In msperlin/adfeR: Data, exercises and Functions for Book "Analise de Dados Financeiros e Economicos com o R"

set.seed(5)

# number of obs
n_row <- 100

# set x as Normal (0, 1)
x <- rnorm(n_row)

# set coefficients
my_alpha <- 1.5
my_beta <- 0.5

# build y
y <- my_alpha + my_beta*x + rnorm(n_row)

library(tidyverse)

my_lm <- lm(formula = y ~ x, data = tibble(x, y))

summary(my_lm)

my_sol <- coef(my_lm)[2]

# none
my_answers <- make_random_answers(my_sol)

Question

Simule o seguinte processo linear no R:

set.seed(5)

# number of obs
n_row <- 100

# set x as Normal (0, 1)
x <- rnorm(n_row)

# set coefficients
my_alpha <- 1.5
my_beta <- 0.5

# build y
y <- my_alpha + my_beta*x + rnorm(n_row)

A partir de x e y, estime um modelo linear onde x é a variável explicativa e y é a variável explicada. Use função summary no objeto de retorno da estimação para obter mais detalhes sobre o modelo. Qual é o valor do beta estimado dos dados simulados?

exams::answerlist(my_answers, markup = "markdown")

Solution

Meta-information

extype: schoice exsolution: r mchoice2string(c(TRUE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE), single = TRUE) exname: "function 01" exshuffle: TRUE

msperlin/adfeR documentation built on March 26, 2021, 3:05 a.m.