Na estimação dos parâmetros de Y = beta0 + beta1 x , usando o R, temos ainda a possibilidade de que o R determine, sem se fazerem "contas", o valor-p para o teste
H0: beta1=0 vs H1: beta1 diferente 0.
Por forma a testar, sem efetuar "contas",
H0: beta1=1 vs H1: beta1 diferente 1
usa-se um "truque". O teste acima é equivalente a:
H0: (beta1 - 1) = 0 vs H1: (beta1- 1) diferente 0
e assim surge um NOVO beta1
- H0:
NOVO beta1 = 0 vs H1: NOVO beta1 diferente 0
pnde NOVO beta1 = beta1 -1
Daqui concluo que: beta1= NOVO beta1 + 1
Substituo no modelo acima e temos:
Y = beta0 + (NOVObeta1 +1) x
ou seja
Y - x = beta0 + NOVObeta1 x
Assim para testa o "NOVO beta 1" ser significativamente diferente de 0, usa-se o R calculando um novo y. A nova variável resposta tem que ser calculada com: (novo y) = y-x
No R, basta fazer:
modelo_novo = lm ( y - x ~ x )
summary(modelo_novo)
Na estimação dos parâmetros de
Y = beta0 + beta1 x, usando o R, temos ainda a possibilidade de que o R determine, sem se fazerem "contas", o valor-p para o testeH0: beta1=0 vs H1: beta1 diferente 0.Por forma a testar, sem efetuar "contas",
H0: beta1=1 vs H1: beta1 diferente 1usa-se um "truque". O teste acima é equivalente a:
H0: (beta1 - 1) = 0 vs H1: (beta1- 1) diferente 0e assim surge um
NOVO beta1NOVO beta1= 0 vs H1:NOVO beta1diferente 0pnde NOVO beta1 = beta1 -1
Daqui concluo que: beta1=
NOVO beta1+ 1Substituo no modelo acima e temos:
Y = beta0 + (NOVObeta1 +1) xou seja
Y - x = beta0 + NOVObeta1 xAssim para testa o "NOVO beta 1" ser significativamente diferente de 0, usa-se o R calculando um novo y. A nova variável resposta tem que ser calculada com: (novo y) = y-x
No R, basta fazer: