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Passeios Quase-Aleatórios do Encouraçado Estelar Yamato

Na sequência do que vimos ontem, eis mais algumas aplicações em R.

Time series regression with “zooreg” data:
Start = 2004(3), End = 2014(9)

Call:
dynlm(formula = new_yamato ~ L(new_yamato))

Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-42.542 -2.266 -0.682 1.108 52.556

Coefficients:
Estimate   Std. Error   t value   Pr(>|t|)
(Intercept)                    2.31602   0.51239   4.52     7.84e-06 ***
L(new_yamato)           0.85147   0.02589   32.89   < 2e-16 ***

Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 7.003 on 468 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.698, Adjusted R-squared: 0.6974
F-statistic: 1082 on 1 and 468 DF, p-value: < 2.2e-16

Alguns dirão: e os intervalos de confiança deste intercepto e desta inclinação? Bem, no R, isto é muito fácil de se obter. Basta usar um comando que já vem no pacote stats, básico do R (você não precisa carregá-la).

> confint(mod1)
2.5 %        97.5 %
(Intercept)            1.3091502   3.322894
L(new_yamato)   0.8005973   0.902344

Do pacote car, obtemos ainda uma visualização desta relação.

yamato_scatter

Bem, hoje é bem rapidinho.

library(car)
library(dynlm)
mod1<-dynlm(new_yamato~L(new_yamato))
summary(mod1)
confint(mod1)
scatterplot(new_yamato~lag(new_yamato),smooth=FALSE)

A dica está aí, para os que desejam brincar com regressões. Depois eu volto com mais aplicações destes comandos (provavelmente, com nossos modelos para a economia japonesa ou para outras regressões), ok?

“- Vamos voando usar o R, pessoal!”
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