Regressão Polinomial Simples
 

# vamos carregar exemplo do pacote "epr" (easy polynomial regression)

require(epr)

 

#  carregar conjunto de dados

data(data1)

 

 

# para visualizar os dados 

data1

 

# observação: estes dados foram obtidos de Sampaio (2010): page 134

 

 

# vamos obter um modelo polinomial de grau 1 do ganho em função dos níveis dos tratamentos

m1=lm(gain~treatment, data=data1)

 

 

# para obter um modelo polinomial de grau 2 do ganho em função dos níveis dos tratamentos

m2=lm(gain~treatment + I(treatment^2), data=data1)

 

 

# para visualizar os modelos

m1

m2

 

# análise de variância

anova(m1)

anova(m2)

 

# teste t para os coeficientes e coeficientes de determinação

summary(m1)
summary(m2)
 

# o modelo de grau 1 é o que se ajusta melhor aos dados

 

 

# pode-se também utilizar as funções "pr1()", "pr2" e "regplot()" do pacote epr

 

pr1(data1)
 
pr2(data1)
 
regplot(na.exclude(data1))
regplot(na.exclude(data1), mean=FALSE)
 
 
 

# em outros dados

data(data2)

 

# a função pr2 realiza análise para falta de ajuste

pr2(data2, design=2)  # design=2 define que o delineamento é o de blocos ao acaso

 

# a função quadrática é a mais adequada

 

# graficamente

regplot(data2[,-2], poly=2) 
 

# para mais informações 

?pr1
?pr2
?regplot
Referência
SAMPAIO, I. B. M. Estatistica aplicada a experimentacao animal. 3nd Edition. Belo Horizonte: Editora FEPMVZ, Fundacao de Ensino e Pesquisa em Medicina Veterinaria e Zootecnia, 2010. 264p.