##-- Baixe os dados

 dados <- read.table("D:\\Dados\\tratores.txt", header=TRUE)

 attach(dados)
 
 names(dados)

 Y <- custo

 X <- idade

 n <- length(Y)
 
 fit.model <- lm (Y ~ X)

 Y.ajust <- fitted(fit.model)

 Y.medio <- mean(Y)
 

##------------------------ ANOVA

 SQT <- sum( (Y - Y.medio )^2 )

 SQRes <- sum( (Y - Y.ajust)^2 )

 SQR <- SQT - SQRes

 QMR <- SQR/1

 QMRes <- SQRes/(n-2)

 F <- QMR/QMRes

 1 - pf(F, 1, n-2)


 TabelaANOVA <- matrix(0, 3, 5)
                                         
 dimnames(TabelaANOVA) = list(c("Regressão", "Resíduo", "Total"),c("gl", "SQ", "QM", "F", "p-valor"))

 TabelaANOVA[,1] <- c(1, n-2, n-1)

 TabelaANOVA[1:3,2] <- round(c(SQR, SQRes, SQT),3)

 TabelaANOVA[1:2,3] <- round(c(QMR, QMRes),3)

 TabelaANOVA[1,4] <- round(F,3)

 TabelaANOVA[1,5] <- round(1-pf(F, 1, n-2),3)

 print(TabelaANOVA)

## ------------------------ Tabela ANOVA para comparação

 anova(fit.model)

##------------------------ Erro puro e falta de ajuste

 Ybarrai <- rep(0, n)

 for (i in 1:n) 
   Ybarrai[i] <- mean( Y [ X == X[i] ] )
 
 SQFA <- sum( ( Y.ajust - Ybarrai )^2 )

 SQEP <- SQRes - SQFA

## ----------------------- Continue daqui e monte uma tabela como a anterior
 
  
 # install.packages("alr3") ## Executar somente uma vez para instalar a biblioteca

 library(alr3)

 pureErrorAnova(fit.model)