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planeco:roteiro:10-glm

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planeco:roteiro:10-glm [2017/03/28 23:10] – [Interpretação do resultado] adalardoplaneco:roteiro:10-glm [2025/05/06 18:24] (Atual) – adalardo
Linha 1: Linha 1:
 +====== Aviso ======
 +
 +
 +
 +===== ** Essa versão está desatualizada ** =====
 +
 +
 +**Entre em [[http://labtrop.ib.usp.br/doku.php?id=cursos:planeco:start| Novo site da disciplina]]
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 +**
 +
 +
 +
 +
 +
 ====== Modelo Lineares Generalizados ====== ====== Modelo Lineares Generalizados ======
  
Linha 16: Linha 31:
 O preditor linear está baseado na estrutura linear que temos visto nos modelos. Para uma variável preditora: O preditor linear está baseado na estrutura linear que temos visto nos modelos. Para uma variável preditora:
  
-$$ \eta = \alpha + \beta * x$$+$$ \eta = \alpha + \beta  x$$
  
 A função de ligação é o que relaciona o preditor linear com a esperança: A função de ligação é o que relaciona o preditor linear com a esperança:
Linha 119: Linha 134:
 ===== GLM Binomial ===== ===== GLM Binomial =====
  
-Os modelos de proporção ou de resposta binária (presença/ausência, vivo/morto, sucessos/falhas) são modelados normalmente com estrutura do erro binomial.  No caso dessas variáveis o limite dos valores da variável resposta é bem definido 0 e 1 e isso faz com que o erro apresente uma estrutura em que ele aumenta e depois diminuí. Em geral o maior erro é encontrado nos valores intermediários já que se todos os valores são 0 ou 1 a variação é zero! +Os modelos de proporção ou de resposta binária (presença/ausência, vivo/morto, sucessos/falhas) são modelados, normalmente, com estrutura do erro binomial.  Nesses casos os limite dos valores da variável resposta é bem definido: entre 0 e 1. Essa característica faz com que o erro apresente uma estrutura  que aumenta e depois diminuí, e normalmente o máximo de desvios é encontrado nos valores intermediários. 
-  +
 ===== Função de ligação ===== ===== Função de ligação =====
  
Linha 138: Linha 153:
   * area: área total da ilha ($km^2$)   * area: área total da ilha ($km^2$)
   * isolation: distância do continente (km)   * isolation: distância do continente (km)
 +</WRAP>
 +
 +
 +<WRAP center round important 60%>
 +** Use os mesmos passos do modelo anterior no Rcmdr **
 +  * lembre-se que a ''family'' nesse caso é ''binomial''
 +  * o procedimento para a sobre-dispersão é o mesmo que no exemplo anterior
 +  * 
 </WRAP> </WRAP>
  
Linha 152: Linha 175:
 O modelo prevê a ocorrência da ave na escala de logaritmo da chance (log odds-ratio). Para interpretar tanto os coeficientes quanto os valores previsto é necessário aplicar a função inversa do ''logit'': O modelo prevê a ocorrência da ave na escala de logaritmo da chance (log odds-ratio). Para interpretar tanto os coeficientes quanto os valores previsto é necessário aplicar a função inversa do ''logit'':
  
-$$logit^1(\hat{y}) = \frac{1}{1+\frac{1}{e^{\hat{y}}}} $$ +$$logit^{-1}(\hat{y}) = \frac{1}{1+\frac{1}{e^{\hat{y}}}} $$  
 + 
 +  * calcule o predito pelo modelo e os coeficientes na escala original 
 +  * interprete o efeito do tamanho e distância na ocorrência da espécie 
 + 
 + 
 +===== Modelo Linear Misto  ===== 
 + 
 +Para construir modelos onde as observações têm dependência espacial ou temporal, é preciso contemplar a variável com dependência como variável aleatória. 
 + 
 +<WRAP center round box 80%> 
 +**__//Pacotes para modelos mistos//__** 
 + 
 +Os pacotes para trabalhar os modelos mistos no R não são instalados junto com os pacotes básicos como os que contem as funções ''lm'' e ''glm''.  
 +Os dois principais pacotes para realizar modelos misto são: ''lme4'' e ''nlme''. Ambos funcionam muito bem para a grande parte do modelo que usamos, mas diferem um pouco quanto à sintaxe.  Nesse roteiro iremos usar o ''lme4''. Antes de iniciar o roteiro, instale e carregue o pacote com os seguintes comandos: 
 + 
 +<code> 
 +install.packages("lme4") 
 +library(lme4) 
 +</code> 
 +  
 +</WRAP> 
 + 
 + 
 +Para um modelo onde a relação entre a preditora e a resposta não mudam, mas há um efeito relacionado aleatório relacionado à localidade ou o objeto da medida, construímos usamos o LMM da seguinte forma. 
 +<WRAP center round box 80%> 
 +  * baixe o arquivo {{ :planeco:roteiro:rikz.txt |}} 
 +  * ajuste um modelo com a variável aleatória ''Beach'' afeta apenas o intercepto 
 +  * compare o modelo com e sem a preditora ''NAP'' para tomar a decisão de qual modelo reter 
 +  * interprete o resultado do modelo mínimo adequado 
 + 
 +</WRAP> 
 + 
 + 
 +<code> 
 +lmm01r <- lmer(Richness ~ NAP + (1|Beach), data=praia, REML =  FALSE) 
 +lmm00r <- lmer(Richness ~ 1 + (1|Beach), data=praia, REML = FALSE) 
 +anova(lmm00r, lmm01r) 
 +lmm01 <- lmer(Richness ~ NAP + (1|Beach), data=praia, REML =  TRUE) 
 +summary(lm001) 
 + 
 +</code> 
 + 
 +Para incluir a variável aleatória ''Beach'' também na inclinação é preciso mudar o termo de interação 
 +$$(1|Beach) $$ 
 +para: 
 + 
 +$$(1 + NAP|Beach) $$ 
 +  
 +<WRAP center round box 60%> 
 +  * construa o modelo com a variável aleatória ''NAP'' afetando o intercepto e a inclinação  
 +  * interprete o resultado 
 +  
 +</WRAP> 
 + 
planeco/roteiro/10-glm.1490742601.txt.gz · Última modificação em: 2024/01/09 18:38 (edição externa)