R para Data Science

gapminder | 407

#> # A tibble: 142 × 13

#> country continent r.squared adj.r.squared sigma

#> <fctr> <fctr> <dbl> <dbl> <dbl>

#> 1 Afghanistan Asia 0.948 0.942 1.223

#> 2 Albania Europe 0.911 0.902 1.983

#> 3 Algeria Africa 0.985 0.984 1.323

#> 4 Angola Africa 0.888 0.877 1.407

#> 5 Argentina Americas 0.996 0.995 0.292

#> 6 Australia Oceania 0.980 0.978 0.621

#> # ... with 136 more rows, and 8 more variables:

#> # statistic <dbl>, p.value <dbl>, df <int>, logLik <dbl>,

#> # AIC <dbl>, BIC <dbl>, deviance <dbl>, df.residual <int>

(Preste atenção às variáveis que não estão impressas: há muita coisa útil lá.)

Com esse data frame em mãos, podemos começar a procu ...