In [1]:
# rm(list=ls())
options(OutDec = ",")
#===================================================================
# Exemplo do rendimento em função da idade, educação e n° de filhos.
#===================================================================
# Análise para os dados completos.
#===================================================================
dataxy <- read.table("../dados/exemplo_12.txt",header=T)
lnganhos <- log(dataxy[1:428,2]*dataxy[1:428,7])
idade <- dataxy[1:428,5]
idade2 <- idade^2
educacao <- dataxy[1:428,6]
filhos <- as.vector((dataxy[1:428,3]+dataxy[1:428,4])>=1,
mode="numeric")
yfit <- lm(lnganhos ~ idade + idade2 + educacao + filhos)
print(summary(yfit))
Call:
lm(formula = lnganhos ~ idade + idade2 + educacao + filhos)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-4,5305 -0,5266 0,3003 0,8474 1,7568
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 3,2400965 1,7674296 1,833 0,06747 .
idade 0,2005573 0,0838603 2,392 0,01721 *
idade2 -0,0023147 0,0009869 -2,345 0,01947 *
educacao 0,0674727 0,0252486 2,672 0,00782 **
filhos -0,3511952 0,1475326 -2,380 0,01773 *
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0,001 ‘**’ 0,01 ‘*’ 0,05 ‘.’ 0,1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 1,19 on 423 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0,041, Adjusted R-squared: 0,03193
F-statistic: 4,521 on 4 and 423 DF, p-value: 0,001382
In [2]:
#===================================================================
# Tabela anova.
#===================================================================
print("===========================================================")
print(anova(yfit)) # versão 1
print("===========================================================")
X <- cbind(idade,idade2,educacao,filhos)
yfit2 <- lm(lnganhos ~ X)
print(anova(yfit2)) # versão 2
[1] "==========================================================="
Analysis of Variance Table
Response: lnganhos
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
idade 1 3,46 3,4606 2,4420 0,118877
idade2 1 4,27 4,2744 3,0162 0,083164 .
educacao 1 9,86 9,8599 6,9575 0,008654 **
filhos 1 8,03 8,0304 5,6666 0,017733 *
Residuals 423 599,46 1,4172
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0,001 ‘**’ 0,01 ‘*’ 0,05 ‘.’ 0,1 ‘ ’ 1
[1] "==========================================================="
Analysis of Variance Table
Response: lnganhos
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
X 4 25,63 6,4064 4,5206 0,001382 **
Residuals 423 599,46 1,4172
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0,001 ‘**’ 0,01 ‘*’ 0,05 ‘.’ 0,1 ‘ ’ 1
In [3]:
#===================================================================
# Matriz de covariâncias.
#===================================================================
options(digits=4)
vcovfit <- vcov(yfit)
print(vcovfit)
(Intercept) idade idade2 educacao filhos (Intercept) 3,123808 -1,441e-01 1,662e-03 -9,261e-03 2,675e-02 idade -0,144090 7,033e-03 -8,232e-05 5,085e-05 -2,641e-03 idade2 0,001662 -8,232e-05 9,739e-07 -4,976e-07 3,841e-05 educacao -0,009261 5,085e-05 -4,976e-07 6,375e-04 -5,462e-05 filhos 0,026749 -2,641e-03 3,841e-05 -5,462e-05 2,177e-02
In [4]:
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# Intervalos de confiança.
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print(confint(yfit))
2,5 % 97,5 % (Intercept) -0,233942 6,7141351 idade 0,035723 0,3653920 idade2 -0,004254 -0,0003749 educacao 0,017844 0,1171010 filhos -0,641184 -0,0612069
In [5]:
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# Fim
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