{"id":1246,"date":"2023-07-27T03:48:40","date_gmt":"2023-07-27T03:48:40","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pt\/residuos-em-r-estudantil\/"},"modified":"2023-07-27T03:48:40","modified_gmt":"2023-07-27T03:48:40","slug":"residuos-em-r-estudantil","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pt\/residuos-em-r-estudantil\/","title":{"rendered":"Como calcular res\u00edduos estudantis em r"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Um res\u00edduo de estudante<\/strong> \u00e9 simplesmente um res\u00edduo dividido pelo seu desvio padr\u00e3o estimado.<\/span><\/p>\n

Na pr\u00e1tica, geralmente dizemos que qualquer observa\u00e7\u00e3o<\/a> num conjunto de dados cujo res\u00edduo de estudante seja maior que um valor absoluto de 3 \u00e9 um outlier.<\/span><\/p>\n

Podemos obter rapidamente os res\u00edduos estudantis de qualquer modelo de regress\u00e3o em R usando a fun\u00e7\u00e3o studres()<\/strong> do pacote MASS, que usa a seguinte sintaxe:<\/span><\/p>\n

estudos (modelo)<\/strong><\/span><\/p>\n

onde model<\/em> representa qualquer modelo linear.<\/span><\/p>\n

Exemplo: c\u00e1lculo de res\u00edduos estudantis em R<\/strong><\/span><\/h3>\n

Suponha que constru\u00edmos o seguinte modelo de regress\u00e3o linear simples<\/a> em R, usando o conjunto de dados integrado mtcars<\/em> :<\/span><\/p>\n

 #build simple linear regression model<\/span>\nmodel <- lm(mpg ~ disp, data=mtcars)\n<\/strong><\/pre>\n
 Podemos usar a fun\u00e7\u00e3o studres()<\/strong> do pacote MASS para calcular os res\u00edduos estudantis para cada observa\u00e7\u00e3o no conjunto de dados:<\/span><\/p>\n
 library<\/span> (MASS)<\/span>\n\n#calculate studentized residuals<\/span>\nstud_resids <- studres(model)\n\n#view first three studentized residuals<\/span>\nhead(stud_resids, 3)\n\n    Mazda RX4 Mazda RX4 Wag Datsun 710 \n   -0.6236250 -0.6236250 -0.7405315 \n<\/strong><\/pre>\n
 Tamb\u00e9m podemos criar um gr\u00e1fico r\u00e1pido dos valores das vari\u00e1veis preditoras em rela\u00e7\u00e3o aos res\u00edduos estudados correspondentes:<\/span> <\/p>\n
 #plot predictor variable vs. studentized residuals\n<\/span>plot(mtcars$disp, stud_resids, ylab=' Studentized Residuals<\/span> ', xlab=' Displacement<\/span> ') \n\n#add horizontal line at 0\n<\/span>abline(0, 0)<\/strong> <\/pre>\n
\"Res\u00edduos<\/p>\n
 No gr\u00e1fico podemos ver que nenhuma das observa\u00e7\u00f5es possui um res\u00edduo de aluno com valor absoluto superior a 3, portanto, n\u00e3o h\u00e1 valores discrepantes claros no conjunto de dados.<\/span><\/p>\n
 Tamb\u00e9m podemos adicionar de volta os res\u00edduos estudantis de cada observa\u00e7\u00e3o no conjunto de dados original, se desejarmos:<\/span><\/p>\n
 #add studentized residuals to orignal dataset\n<\/span>final_data <- cbind<\/span> (mtcars[c(' mpg<\/span> ', ' disp<\/span> ')], stud_resids)\n\n#view final dataset\n<\/span>head(final_data)\n\n                   mpg disp stud_resids\nMazda RX4 21.0 160 -0.6236250\nMazda RX4 Wag 21.0 160 -0.6236250\nDatsun 710 22.8 108 -0.7405315\nHornet 4 Drive 21.4 258 0.7556078\nHornet Sportabout 18.7 360 1.2658336\nValiant 18.1 225 -0.6896297<\/strong><\/pre>\n
 Podemos ent\u00e3o classificar cada observa\u00e7\u00e3o da maior para a menor com base no res\u00edduo do aluno para ter uma ideia de quais observa\u00e7\u00f5es est\u00e3o mais pr\u00f3ximas dos valores discrepantes:<\/span><\/p>\n
 #sort studentized residuals descending\n<\/span>final_data[ order<\/span> (-stud_resids),]\n\n                     mpg disp stud_resids\nToyota Corolla 33.9 71.1 2.52397102\nPontiac Firebird 19.2 400.0 2.06825391\nFiat 128 32.4 78.7 2.03684699\nLotus Europa 30.4 95.1 1.53905536\nHonda Civic 30.4 75.7 1.27099586\nHornet Sportabout 18.7 360.0 1.26583364\nChrysler Imperial 14.7 440.0 1.06486066\nHornet 4 Drive 21.4 258.0 0.75560776\nPorsche 914-2 26.0 120.3 0.42424678\nFiat X1-9 27.3 79.0 0.30183728\nMerc 240D 24.4 146.7 0.26235893\nFord Pantera L 15.8 351.0 0.20825609\nCadillac Fleetwood 10.4 472.0 0.08338531\nLincoln Continental 10.4 460.0 -0.07863385\nDuster 360 14.3 360.0 -0.14476167\nMerc 450SL 17.3 275.8 -0.28759769\nDodge Challenger 15.5 318.0 -0.30826585\nMerc 230 22.8 140.8 -0.30945955\nMerc 450SE 16.4 275.8 -0.56742476\nAMC Javelin 15.2 304.0 -0.58138205\nCamaro Z28 13.3 350.0 -0.58848471\nMazda RX4 Wag 21.0 160.0 -0.62362497\nMazda RX4 21.0 160.0 -0.62362497\nMaserati Bora 15.0 301.0 -0.68315010\nValiant 18.1 225.0 -0.68962974\nDatsun 710 22.8 108.0 -0.74053152\nMerc 450SLC 15.2 275.8 -0.94814699\nToyota Corona 21.5 120.1 -0.99751166\nVolvo 142E 21.4 121.0 -1.01790487\nMerc 280 19.2 167.6 -1.09979261\nFerrari Dino 19.7 145.0 -1.24732999\nMerc 280C 17.8 167.6 -1.57258064\n<\/strong><\/pre>\n
 Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Como realizar regress\u00e3o linear simples em R<\/a>
 Como realizar regress\u00e3o linear m\u00faltipla em R<\/a>
 Como criar um gr\u00e1fico residual em R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Um res\u00edduo de estudante \u00e9 simplesmente um res\u00edduo dividido pelo seu desvio padr\u00e3o estimado. Na pr\u00e1tica, geralmente dizemos que qualquer observa\u00e7\u00e3o num conjunto de dados cujo res\u00edduo de estudante seja maior que um valor absoluto de 3 \u00e9 um outlier. 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