# Regressão linear multipla com variável categórica

# Leitura dos dados
dados <- read.table("CORRETORES.csv", header = TRUE,sep = ";")
names(dados)
summary(dados)
head(dados)

dados$Método <- factor(dados$Método, levels = c("Tradicional",
                          "Baseado em CD-ROM", "Web-based"))

# Covariancia e Correlacao
cov(dados[,c(1,2)])
cor(dados[,c(1,2)])

# Regressao linear
regressao <- lm(Encerramento.do.Treinamento ~ ., data=dados)

summary(regressao)

# Fazendo predição. Valores observados para as variáveis X:
# Proficiência entre 80 e 130
# Método: Baseado em CD-ROM
#         Tradicional
#         Web-based

# Predição pontual
novo.dado <- data.frame(
  Proficiência = c(100,100,100),
  Método=c("Tradicional", "Baseado em CD-ROM","Web-based"))

novo.dado

resultado <- predict(regressao,novo.dado)
resultado

novo.dado$Predição.Nota.Final <- resultado
novo.dado

# Predição com intervalo de confiança

# para média
predict(regressao,novo.dado, interval = 'confidence', level=0.90)
predict(regressao,novo.dado, interval = 'confidence')

# para valor individual
predict(regressao,novo.dado, interval = 'prediction')

# intervalos de confiança para betas:
confint(regressao,level=0.90)
confint(regressao)