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--- planeco:roteiro:07-class_base [2018/03/02 13:53] – melina.leite
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 | 6| | | |
-====== residuos ======
-Agora vamos checar no R com esses mesmos dados:
-) Crie um diretório (//i.e.// uma pasta) para você
-) Abra o R no seu computador e mude o diretório de trabalho para o diretório que você criou, usando o menu **//Arquivo//** > **//mudar dir...//**.
-) Crie as variáveis x e y:
-<code>
-x<- c(1,2,3,4,5,6)
-y<- c(6,5,7,10,9,13)
-</code>
-) Ajuste um modelo de regressão linear simples usando a função //lm()// e inspecione o resumo do modelo usando a função //summary()//, que fornece informações importantes sobre o modelo, incluindo os valores brutos dos erros/resíduos (//residuals//):
+======Checando as premissas======
-<code>
-lm.xy<-lm(y~x)
-summary(lm.xy)
-</code>
-====Checando as premissas====
 Ok, agora que você entendeu como são calculados os erros/resíduos, vamos trabalhar com conjuntos de dados maiores para podermos entender como checar as premissas da análise de regressão linear de uma maneira um pouco mais realista:
@@ Linha 145: / Linha 128: @@
 </WRAP>
-Carregue o pacote //car//:
-<code>
-library(car)
-</code>
 O primeiro passo é ajustar um modelo de regressão linear aos dados obtidos.
@@ Linha 156: / Linha 133: @@
 Inicialmente vamos trabalhar com o conjunto de dados //algas_peixes.csv//
-Importe o arquivo para o R e conheça os dados:
+======Como saber se os erros/resíduos seguem uma distribuição normal?======
-<code>
-algas.peixes <- read.csv("algas_peixes.csv", sep=";")
-head(algas.peixes)
-summary(algas.peixes)
-</code>
-Avalie visualmente a relação entre as variáveis com o gráfico //scatterplot//:
-<code>
-scatterplot(BIOMASSA_PEIXES_HERB~BIOMASSA_ALGAS, data=algas.peixes)
-</code>
-Ajuste um modelo de regressão linear para as variáveis, usando a função //lm()//:
-<code>
-lm.algas.peixes<-lm(BIOMASSA_PEIXES_HERB~BIOMASSA_ALGAS, data=algas.peixes)
-summary (lm.algas.peixes)
-</code>
-Use a função "names()" para saber quais são as informações que estão disponíveis sobre esse modelo:
-<code>
-names(lm.algas.peixes)
-</code>
-Se você quiser olhar detalhadamente alguma dessas informações, basta escrever o //nome_do_modelo$nome_da_informação//. Então, vamos olhar especificamente os erros/resíduos:
-<code>
-lm.algas.peixes$residuals
-</code>
-O mesmo pode ser feito para conhecer os valores ajustados (//fitted.values//), os coeficientes a e b (//coef//), etc.
-===Como saber se os erros/resíduos seguem uma distribuição normal?===
 Lembre dos métodos usados no tutorial de [[planeco:roteiro:05-descr|ANÁLISES EXPLORATÓRIAS DE DADOS]]. Escolha um dos métodos disponíveis para avaliar a normalidade dos dados e aplique a mesma lógica para a distribuição dos erros/resíduos.
-Histograma
-<code>
-hist(lm.algas.peixes$residuals)
-</code>
-Boxplot
+====== Como saber se a variância dos erros/resíduos é constante?======
-<code>
-boxplot(lm.algas.peixes$residuals)
-</code>
-Gráfico Quantil-Quantil
-<code>
-qqnorm(lm.algas.peixes$residuals)
-qqline(lm.algas.peixes$residuals)
-</code>
-===Como saber se a variância dos erros/resíduos é constante?===
 Para qualquer valor de X (ou de //Yobservado//, ou de //Yestimado//) os valores máximos e mínimos dos resíduos devem ser similares. Então, podemos fazer um gráfico em que relacionamos os valores de //Yestimado// (ou seja, os valores de Y que são indicados pela reta de regressão) e os valores dos //Resíduos// para cada //Yestimado//.
-<code>
-res.a.p<-lm.algas.peixes$residuals
-</code>
-<code>
-yest.a.p<-lm.algas.peixes$fitted.values
-</code>
-<code>
-plot(res.a.p~yest.a.p, xlab="Y estimado", ylab="Resíduos")
-</code>
+====== residuo2 ======
 **Como você interpreta esse gráfico?
 Você nota algum padrão na distribuição dos erros/resíduos?**
@@ Linha 232: / Linha 154: @@
-===Como saber se uma reta representa o melhor ajuste?===
+====Como saber se uma reta representa o melhor ajuste?====
-O primeiro gráfico a ser feito é um gráfico de dispersão (XY) simples. Uma curva suavizada pode ser plotada para ajudar a analisar a tendência geral.
+O primeiro gráfico a ser feito é um gráfico de dispersão (XY) simples. Uma curva suavizada pode ser plotada para ajudar a analisar a tendência geral ((a gente já fez esse gráfico acima!)).
-<code>
-scatterplot(y~x)
-</code>
 Adicionalmente, o gráfico de //Resíduos// X //Yestimado// (acima) também indica se existe alguma tendência de melhor ajuste a uma curva do que a uma reta.
-===Como saber se alguma observação está influenciando demais os parâmetros da regressão?===
+====Como saber se alguma observação está influenciando demais os parâmetros da regressão?====
 Além de testar as premissas, também é importante fazer um diagnóstico para verificar se existem //outliers// e se eles afetam muito o resultado da análise de regressão.
@@ Linha 260: / Linha 179: @@
 O primeiro passo é ajustar um modelo de regressão linear aos dados obtidos.
 Para o primeiro conjunto de dados (algas_peixes.csv), nós já fizemos isso, então, vamos apenas inspecionar o resumo do modelo:
-<code>
-summary (lm.algas.peixes)
-</code>
+====== Final ======
-Agora, vamos definir que sejam construídos os 4 gráficos de diagnóstico para esse modelo e que eles sejam colocados em uma mesma página:
-<code>
-par(mfrow=c(2,2))
-plot(lm.algas.peixes)
-par(mfrow=c(1,1))
-</code>
 **Obs.: Note que o gráfico inferior à direita é o gráfico que mostra a distância de Cook.**
 **Salve essa página como.pdf e coloque o mesmo nome do arquivo de dados**
 **Repita o mesmo procedimento para os outros conjuntos de dados e avalie quais premissas estão sendo atendidas ou não para cada um.**
-<code>
-## copie uma linha por vez:
-algas.peixes2 <- read.csv("algas_peixes2.csv", sep=";")
-head(algas.peixes2)
-summary(algas.peixes2)
-scatterplot(BIOMASSA_PEIXES_HERB2~BIOMASSA_ALGAS2, data=algas.peixes2)
-lm.algas.peixes2<-lm(BIOMASSA_PEIXES_HERB2~BIOMASSA_ALGAS2, data=algas.peixes2)
-summary (lm.algas.peixes2)
-## copie as três linhas juntas:
-par(mfrow=c(2,2))
-plot (lm.algas.peixes2)
-par(mfrow=c(1,1))
-</code>
-<code>
-## copie uma linha por vez:
-insetos.peixes <- read.csv("insetos_peixes.csv", sep=";")
-head(insetos.peixes)
-summary(insetos.peixes)
-scatterplot(BIOMASSA_PEIXES_INS~BIOMASSA_INSETOS, data=insetos.peixes)
-lm.insetos.peixes<-lm(BIOMASSA_PEIXES_INS~BIOMASSA_INSETOS, data=insetos.peixes)
-summary(lm.insetos.peixes)
-## copie as três linhas juntas:
-par(mfrow=c(2,2))
-plot (lm.insetos.peixes)
-par(mfrow=c(1,1))
-</code>
-<code>
-## copie uma linha por vez:
-vol.inds <- read.csv("vol_inds.csv", sep=";")
-head(vol.inds)
-summary(vol.inds)
-scatterplot(INDIVIDUOS_AUSTROL~VOLUME_LAGO, data=vol.inds)
-lm.vol.inds<-lm(INDIVIDUOS_AUSTROL~VOLUME_LAGO, data=vol.inds)
-summary(lm.vol.inds)
-## copie as três linhas juntas:
-par(mfrow=c(2,2))
-plot (lm.vol.inds)
-par(mfrow=c(1,1))
-</code>