Recentes avanços tecnológicos e computacionais trouxeram alternativas que acarretaram em mudanças na forma com que se faz análises e visualizações de dados. Uma dessas mudanças caracteriza-se no uso de plataformas interativas e gráficos dinâmicos para a realização de tais análises. Desta maneira, análises e visualizações de dados não se limitam mais a um ambiente estático, de modo que, explorar a interatividade pode possibilitar um maior leque na investigação e apresentação dos dados. O presente trabalho tem como objetivo propor um aplicativo interativo, de fácil uso e interface amigável, que viabilize estudos, análises descritivas e ajustes de modelos lineares generalizados. Este aplicativo é feito utilizando o pacote shiny no ambiente R de computação estatística com a proposta de atuar como ferramenta de apoio para a pesquisa e ensino da estatística. Usuários sem afinidade em programação podem explorar os dados e realizar o ajuste de modelos lineares generalizados sem digitar uma linha código. Em relação ao ensino, a dinâmica e interatividade do aplicativo proporcionam ao aluno uma investigação descomplicada de métodos envolvidos, tornando mais fácil a assimilação de conceitos relacionados ao tema.

Recent technological and computational advances have brought alternatives that have led to changes in the way data analyzes and visualizations are done. One of these changes is characterized by the use of interactive platforms and dynamic graphics to carry out such analyzes. In this way, data analyzes and visualizations are no longer limited to a static environment, so exploring this dynamic interactivity can enable a wider range of data exploration and presentation. The present work aims to propose an interactive application, easy to use and with user-friendly interface, which enables studies and descriptive analysis and fit generalized linear models. This application is made using the shiny package in the R environment of statistical computing. The purpose of the application is to act as a support tool for statistical research and teaching. Users with no familiarity in programming can explore the data and perform the fit of generalized linear models without typing a single code line. Regarding teaching, the dynamics and interactivity of the application gives the student an uncomplicated way to investigate the methods involved, making it easier to assimilate concepts related to the subject.