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foundations-r-regression-correlation-and-diagnostics

Especializado em regressão, correlação e diagnósticos em R, cobrindo intervalos de confiança, testes t, testes de normalidade, correlação de Pearson/Spearman/Kendall e IC da transformação z de Fisher.

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Atualizado há 6 meses

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/plugin marketplace add Pavel-Kravchenko/Bioinformatics

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R Regression, Correlation, and Diagnostics

Pitfalls

  • R-squared alone is misleading: High R² does not mean the model is correct or causal. Always check residual diagnostics.
  • Residuals vs. Fitted: The single most important diagnostic. A pattern (curve, funnel) = model misspecification or violated assumptions. Random scatter around zero = good.
  • Pearson vs. Spearman: Pearson measures linear association (requires approximately normal data). Spearman measures monotonic associat

[Description truncada. Veja o README completo no GitHub.]

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