Obtenha para os valores abaixo, o modelo de previsão, usando o método dos mínimos quadrados, para os valore calculados:
| x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| y | 1,7 | 2,3 | 3,2 | 3,6 | 4,5 | 5,3 | 6,0 | 6,5 |
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x=c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8)
y=c(1.7, 2.3, 3.2, 3.6, 4.5, 5.3, 6.0, 6.5)tab=data.frame(x,y)nenhuma=lm(x~y)
summary(nenhuma)##
## Call:
## lm(formula = x ~ y)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -0.17752 -0.13046 -0.03646 0.11088 0.25822
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -1.33654 0.16523 -8.089 0.000191 ***
## y 1.41065 0.03718 37.937 2.24e-08 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 0.1705 on 6 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.9958, Adjusted R-squared: 0.9952
## F-statistic: 1439 on 1 and 6 DF, p-value: 2.24e-08