*** BANCO 1 - PESO ***

* Exercicio 1A -> MODELO 1: y=peso; x=idade
* Estatistica descritiva
* Frequencia e sumario
tab peso
sum peso, detail
tab idade
sum idade, detail
*Histograma
histogram peso, norm
histogram idade, norm
*QQ PLOT 
qnorm peso
qnorm idade
* Teste de normalidade/Teste de aderencia
* Comando Shapiro-Wilks
swilk peso
swilk idade
* Comando Kolmogorov-Smirnov
sum peso
ksmirnov peso = normal((peso -r(mean))/r(sd))
sum idade
ksmirnov idade = normal((idade -r(mean))/r(sd))
* Diagrama de dispersao
scatter peso idade || lfit peso idade
* Regressao linear simples
regress peso idade
* Analise de residuos
gen yestid = 30.5714 + (3.64286*idade)
gen erroid = peso - yestid
sum erroid, detail
gen zerroid = (erroid-3.81e-06)/5.73551
tab zerroid
scatter zerroid yestid || lfit zerroid yestid
* Testar homocedasticidade
regress peso idade
rvfplot, yline(0)

* Exercicio 1B -> MODELO 1: y=peso; x=altura
* Estatistica descritiva
* Frequencia e sumario
tab peso
sum peso, detail
tab altura
sum altura, detail
*Histograma
histogram peso, norm
histogram altura, norm
*QQ PLOT
qnorm peso
qnorm altura
* Teste de normalidade/Teste de aderencia
* Comando Shapiro-Wilks
swilk peso
swilk altura
* Comando Kolmogorov-Smirnov
sum peso
ksmirnov peso = normal((peso -r(mean))/r(sd))
sum altura
ksmirnov altura = normal((altura -r(mean))/r(sd))
* Diagrama de dispersao
scatter peso altura || lfit peso altura
* Regressao linear simples
regress peso altura
* Analise de residuos
gen yestalt = 6.1898 + (1.0722*altura)
gen erroalt = peso - yestalt
sum erroalt, detail
gen zerroalt = (erroalt-0.0016505)/5.216473
tab zerroalt
scatter zerroalt yestalt || lfit zerroalt yestalt
* Testar homocedasticidade
regress peso altura
rvfplot, yline(0)

* Matriz de correlacao
corr peso idade altura

* Correlacao parcial
pwcorr peso altura idade

*** BANCO 2 - PAS ***

* Aula regressao linear simples
* Passo 1 - estatistica descritiva
* Frequencia e sumario
tab  pas
sum  pas, detail
tab  quet
sum quet, detail
tab age
sum age, detail
tab smk
sum smk, detail
* Histograma
histogram pas, norm
histogram quet, norm
histogram age, norm
histogram smk, norm

* Passo 2 - teste de normalidade/Teste de aderencia
* Comando Shapiro-Wilks
swilk  pas
swilk quet
swilk age
swilk smk
* Comando Kolmogorov-Smirnov
sum pas
ksmirnov pas = normal((pas-r(mean))/r(sd))
sum quet
ksmirnov quet = normal((quet-r(mean))/r(sd))
sum age
ksmirnov age = normal((age-r(mean))/r(sd))
sum smk
ksmirnov smk = normal((smk-r(mean))/r(sd))

* Diagrama de dispersao
scatter pas quet || lfit pas quet
twoway lfit pas quet
scatter pas age || lfit pas age
twoway lfit pas age
scatter pas smk || lfit pas smk
twoway lfit pas smk

* Passo 3 - regressao
regress pas quet
gen yestquet= 73.03657+(2.106657*quet)
gen erroquet= pas-yestquet
sum erroquet, detail
gen zerroquet=(erroquet- 7.87e-06)/ 9.632138
sum zerroquet, detail
twoway lfit zerroquet yestquet || scatter zerroquet yestquet
regress pas age
gen yestage= 59.09162+( 1.6045*age)
gen erroage= pas-yestage
sum erroage, detail
gen zerroage=(erroage-5.48e-06)/9.095086
sum zerroage, detail
twoway lfit zerroage yestage || scatter zerroage yestage
regress pas smk
gen yestsmk= 140.8+( 7.023529*smk)
gen errosmk= pas-yestsmk
sum errosmk, detail
gen zerrosmk=(errosmk-(-2.86e-06))/ 1.53382
sum zerrosmk, detail
twoway lfit zerrosmk yestsmk || scatter zerrosmk yestsmk

* Matriz de correlacao
corr pas quet age smk

* Modelo multiplo
corr  pas quet age smk
regress pas age
regress pas age quet
* Quet ajustou idade, mas ficou sem significancia...
regress pas age quet smk
* A variavel quet foi usada para ajustar o modelo, ajustou (diminuiu) tanto a estimativa age quanto smk

* Analise de residuo
gen yestfinal=45.99772 + (1.200749*age)+(9.964713*smk)+(0.8633479*quet)
gen errofinal= pas- yestfinal
sum errofinal, detail
gen zerrofinal=(errofinal-(0.0000229))/7.010493
sum zerrofinal, detail
twoway lfit zerrofinal yestfinal || scatter zerrofinal yestfinal

* Excluindo as observacoes 9/8 (outlier)
drop in 8/9
regress pas age
regress pas quet
regress pas smk
regress pas age quet smk 

* Modelo excluindo observacoes 8 e 9
gen yestfinal1=37.01111 + (1.320726*age)+(8.062533*smk)+(0.9354606*quet)
gen errofinal1= pas- yestfinal1
sum errofinal1, detail
gen zerrofinal1=(errofinal1-(.0000122))/5.734982
sum zerrofinal1, detail
twoway lfit zerrofinal1 yestfinal1 || scatter zerrofinal1 yestfinal1

* Analise estratificada
regress pas age if smk==0
regress pas quet if smk==0
corr pas age quet if smk==0
regress pas age if smk==0
regress pas age quet if smk==0
regress pas age if smk==1
regress pas quet if smk==1
corr pas age quet if smk==1
regress pas age quet if smk==1

** ATENCAO - OUTROS COMANDOS **

* Teste t
ttest pas, by (smk)

* Teste de homegeneidade de variancias 
oneway pas smk