roteiros:modelos_b
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roteiros:modelos_b [2013/10/20 19:47] – leo | roteiros:modelos_b [2024/01/12 10:40] (atual) – edição externa 127.0.0.1 | ||
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====== Roteiro 3: Outras formas de construir modelos no Mark ====== | ====== Roteiro 3: Outras formas de construir modelos no Mark ====== | ||
- | No roteiro anterior construímos dois modelos de ocorrência usando as PIMs (Parameter Index Matrix). Mas existe um jeito mais fácil de construir modelos no Mark, que é usando a PIM Chart. | + | No roteiro anterior construímos dois modelos de ocorrência usando as PIMs (Parameter Index Matrix). Mas existe um jeito mais fácil de construir modelos no Mark, que é usando a PIM Chart. |
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+ | Após deixar este modelo ativo, vamos abrir a PIM Chart clicando em " | ||
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+ | Abra novamente a PIM Chart deste modelo e vamos manipulá-la para construir o modelo sem variação temporal nas probabilidades de detecção. Clique com o botão direito do mouse no retângulo azul das probabilidades de detecção e depois clique em " | ||
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+ | Então qual é a vantagem de construir um modelo na PIM ou na PIM Chart? A PIM Chart é a forma mais simples e menos flexível de construir modelos no Mark, enquanto a PIM permite um pouco mais flexibilidade na construção dos modelos. Por exemplo, se no nosso exemplo hipotético com quatro visitas tivéssemos uma chuva muito forte durante a terceira visita ou qualquer outro situação anormal, poderíamos criar um modelo com uma probabilidade de detecção diferente para terceira visita. Basta indexarmos os parâmetros com um número diferente para a esta visita, conforme abaixo. | ||
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+ | Mas existe ainda uma terceira forma de construir modelo que permite a maior flexibilidade, | ||
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+ | Todos os modelos do Mark são construídos colocando os parâmetros de interesse (como psi e p) como funções lineares de outras variáveis (ou covariáveis). Como os parâmetros de interesse são probabilidades, | ||
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+ | <WRAP center round box 80%> | ||
+ | $$ θ = f(β_0 + β_1 x) $$ | ||
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+ | Este [[http:// | ||
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+ | Vamos abrir a matriz de desenho do modelo " | ||
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+ | Os parâmetros que queremos estimar correspondem às linhas da matriz de desenho. Este parâmetros são obtidos pelo coeficientes (betas) do modelo generalizado linear, que correspondem às colunas da matriz. Para construir o modelo com variação temporal nas probabilidades de detecção temos que criar constrastes entre as quatro primeiras linhas utilizando os " | ||
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+ | Uma outra forma de construir este mesmo modelo usando a matriz seria a forma abaixo, que chamamos de matriz identidade. Rode este modelo e compare os resultados com último que rodamos. Não esqueça de dar um nome que identifique que este modelo foi construido como uma matriz identidade. | ||
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+ | Para criarmos o modelo com a probabilidade de detecção constante no tempo basta excluirmos as colunas dos betas 2 a 4. Clique na coluna que você quer excluir selecionando uma de suas células. Depois clique com o botão direito do mouse e depois " | ||
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+ | Vamos criar agora um modelo com uma tendência crescente ou decrescente da probabilidade de detecção ao longo das visitas. Para isto basta termos um intercepto e um outro beta com uma sequência ao longo das células. Neste caso teremos 1 a 4 ao longo das células (veja abaixo). E não importa se a sequência é crescente ou decrescente. O processo de estimação de parâmetros irá achar o valor de beta que melhor representa os nossos dados. Rode este modelo. | ||
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+ | Para finalizar o roteiro, poderíamos ter uma covariável com o esforço amostral empregado em cada visita. Por exemplo, se eu tivesse diferente números de armadilhas fotográficas, | ||
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+ | De forma esquemática, | ||
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roteiros/modelos_b.1382298460.txt.gz · Última modificação: 2024/01/12 10:39 (edição externa)