MAPA – CDAC – Modelagem Estatística – 52/2025

MAPA – CDAC – MODELAGEM ESTATÍSTICA – 52/2025

Olá, estudante

Recentemente você foi contratado como analista júnior por uma empresa de biotecnologia chamada GreenLeaf Solutions, especializada em desenvolver plantas com alta capacidade de absorção de dióxido de carbono (CO2). A empresa atua em pesquisas de impacto ambiental e está realizando testes em diferentes tipos de plantas, sob tratamentos diversos, para entender como essas variáveis afetam a taxa de absorção de CO2.

Seu papel será realizar uma análise estatística preliminar com dados reais fornecidos pela equipe de pesquisa, utilizando o banco de dados (CO2), disponível no R. O objetivo é gerar insights sobre o comportamento das plantas, utilizando gráficos e um modelo estatístico.

Fonte: SUGUIURA, Tiago Peres da Silva. Modelagem Estatística. Maringá: UniCesumar, 2022.

Mão na massa:
Utilize o RStudio para realizar os passos a seguir. Ao final entregue as respostas e interpretações de cada etapa.

ATIVIDADE:

(1) Conjunto de Dados
Explique brevemente o que representa esse conjunto de dados. Traduza os nomes das variáveis e descreva o tipo de cada uma delas (numérica, categórica etc.).
Observação: as informações estarão em inglês, portanto, será necessário traduzi-las (o Google Tradutor pode ser usado).

(2) Medidas Descritivas e gráficos
Realize uma análise preliminar deste conjunto de dados. Calcule todas as medidas descritivas possíveis, crie pelo menos um gráfico mostrando a relação entre as variáveis e um box plot.
Para criar o gráfico e o box plot, o estudante pode escolher qualquer das variáveis apresentadas no conjunto de dados.

(3) Modelo Estatístico
Você deve construir um modelo estatístico relacionando pelo menos duas variáveis. Use os comandos do software R ensinados no livro didático para cada tipo de banco de dados.

ESCREVA O MODELO (a função) no template fornecido.

Após construir o modelo, use o comando ‘summary’ para obter informações sobre a convergência do modelo e interprete os resultados. Se possível, verifique a qualidade do ajuste, verificando a normalidade e a homogeneidade dos resíduos do modelo.