Exemplo de Regressão Linear

Introdução

Este é um exemplo de análise de regressão linear, modelando a relação entre a % de inóculo na semente e o número de plantas infectadas.

Código

library(gsheet)
library(tidyverse)

── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
✔ dplyr     1.1.4     ✔ readr     2.1.5
✔ forcats   1.0.0     ✔ stringr   1.5.1
✔ ggplot2   3.5.2     ✔ tibble    3.2.1
✔ lubridate 1.9.4     ✔ tidyr     1.3.1
✔ purrr     1.0.4     
── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
✖ dplyr::lag()    masks stats::lag()
ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errors

url_estande <- "https://docs.google.com/spreadsheets/d/1bq2N19DcZdtax2fQW9OHSGMR0X2__Z9T/edit?gid=401662555#gid=401662555"
estande <- gsheet2tbl(url_estande)

# Gráfico de dispersão com regressão
estande |>
  ggplot(aes(x = trat, y = nplants)) +
  geom_point(color = "steelblue", size = 3) +
  geom_smooth(method = "lm", se = TRUE, color = "black") +
  facet_wrap(~ exp) +
  theme_minimal() +
  labs(
    x = "% de inóculo na semente",
    y = "Número de plantas",
    title = "Regressão linear por experimento"
  )

`geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'

# Filtrando o experimento 1
exp1 <- estande |> filter(exp == 1)

# Ajuste do modelo linear
m_exp1 <- lm(nplants ~ trat, data = exp1)
summary(m_exp1)

Call:
lm(formula = nplants ~ trat, data = exp1)

Residuals:
    Min      1Q  Median      3Q     Max 
-25.500  -6.532   1.758   8.573  27.226 

Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)  52.5000     4.2044  12.487 1.84e-11 ***
trat         -0.2419     0.1859  -1.301    0.207    
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Residual standard error: 15 on 22 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.07148,   Adjusted R-squared:  0.02928 
F-statistic: 1.694 on 1 and 22 DF,  p-value: 0.2066