Pauta:
- Cientista de Dados
Municipal RJ, minha filha, Robson (CENA), Gustavo (Harvard), Antônio (China) etc.
- Laboratório de IA – CD e Gestão
4.0 e 5.0
Campus
da USP de Piracicaba
-
América Latina, próximo passo
- Renato apresenta Ex. 1B
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Seleção de Variáveis Preditoras
para IA
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- Refazer ANOVA agregar Tukey
data selecao;
input Categ $ IMC Movim KCal Colesterol Ac_Urico;
Cards;
ATL 20.9 60.9 3259 114.59 5.59
ATL 21.3 54.8 3100 127.35 3.28
ATL 19.3 49.6 2800 121.09 6.96
ATL 21.1 52.3 3300 111.84 4.06
ATL 20.3 52.2 2950 124.22 5.12
ATL 20.2 51.0 3050 116.47 5.51
SEMI 22.4 14.9 2600 145.61 3.96
SEMI 21.9 17.8 2700 140.91 4.11
SEMI 23.8 18.6 3200 149.90 6.98
SEMI 24.1 15.1 3300 149.33 3.21
SEMI 22.2 16.4 2650 143.26 4.04
SEMI 22.9 18.2 2950 145.41 5.55
SEDE 27.3 2.5 2700 213.90 5.03
SEDE 23.4 4.3 2300 155.78 5.39
SEDE 25.2 2.3 2600 198.01 5.61
SEDE 26.4 2.6 3200 219.55 4.74
SEDE 25.4 3.4 2500 184.84 5.21
SEDE 24.3 3.3 2450 176.90 5.50
PROF 26.2 4.1 2600 177.66 3.11
PROF 24.2 2.1 2700 218.84 5.09
PROF 25.4 1.9 2650 205.04 3.96
PROF 25.2 3.1 2650 198.25 4.10
PROF 24.8 2.0 2675 211.94 4.53
;
proc print;
run;
/*input Categ $ IMC Movim KCal
Colesterol Ac_Urico;proc anova;*/
proc anova;
class Categ;
model IMC Movim
KCal Colesterol
Ac_Urico =
Categ;
run;
- Fazer RobustANOVA
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Testar o Resultado da IA
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- Fazer MANOVA
Program to do MANOVA
data imc_dat;
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