require(xlsx) 
dados=read.xlsx("peso.xls",1)
attach(dados)
names(dados)

#####Correlação#########################################################
##Correlação entre Peso e Altura
cor.test(P,A)

##Correlação entre Peso e Idade
cor.test(P,IDADE,method ="spearman")

##modelo de regressão entre Peso e Altura
model=lm(P~A)

plot(A,P,xlab="Altura",ylab="Peso",)
abline(model1)

summary(model)

#modelo sem intercepto
model1=lm(P~A-1)
summary(model1)

##análise de variância para o modelo ajustado
anova(model)

##gerar o residuos
erro=resid(model1)
##teste de normalidade
shapiro.test(erro)

##calcula a previsão e seu intervalo de confiança
prev=predict(model,interval = "confidence")
plot(A,P,xlab="Altura",ylab="Peso")
previsao=cbind(A,prev) ##adicionar altura ao conjunto
previsao=previsao[order(previsao[,1]),] ##ordenar os dados pela altura
previsao
lines(previsao[,1:2]) ##plotar a previsao
lines(previsao[,1],previsao[,3],lty=2) ##plotar limite inferior
lines(previsao[,1],previsao[,4],lty=2) ##plotar limite superior