## Pacotes

```{r}
library(tidyverse) # manipulacao de data.frame
library(MASS) # dados Boston
library(broom)
```

## Dados e problema

O dataset `PlantGrowth` contém medidas de tamanhos de uma mesma espécie de planta que foram cultivadas em 3 diferentes condições: ctrl, tr1 e tr2. A condição ctrl corresponde a condição sem intervenção nenhuma. tr1 e tr2 foram condições especiais em que os cientistas estavam interessados em saber se influenciava no crescimento das plantas.

```{r}
PlantGrowth
plot(weight ~ group, data = PlantGrowth)
```

```{r}
PlantGrowth %>% 
  group_by(group) %>%
  summarise(
    n = n(),
    media_weight = mean(weight),
    dp_weight = sd(weight)
  )
```


## Ajuste do modelo

Ajuste um modelo de regressão linear `lm()` para `weigth` explicado por `group`.

```{r}

```

## Diagnóstico

Rode `plot()` do seu modelo. O modelo está bem ajustado? Os resíduos estão em volta do zero? Existem outliers?

```{r}

```

## Inferência

Consulte `summary()`. Quais as conclusões do teste? 
Compare as conclusões com a inspeção visual (tabela e gráfico acima). Está de acordo?

## Conclusão 

Os tratamentos tiveram efeito? Quanto?