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planeco:roteiro:10-glm

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planeco:roteiro:10-glm [2017/03/29 02:03] – [Interpretação do resultado] adalardoplaneco:roteiro:10-glm [2025/05/06 18:24] (Atual) – adalardo
Linha 1: Linha 1:
 +====== Aviso ======
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 +
 +===== ** Essa versão está desatualizada ** =====
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 +**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 169: Linha 184:
  
 Para construir modelos onde as observações têm dependência espacial ou temporal, é preciso contemplar a variável com dependência como variável aleatória. 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. 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.
Linha 189: Linha 218:
 </code> </code>
  
-Para incluir a variável aleatória ''Beach'' também na inclinação é preciso mudar o termo de interação para +Para incluir a variável aleatória ''Beach'' também na inclinação é preciso mudar o termo de interação
 $$(1|Beach) $$ $$(1|Beach) $$
 para: para:
planeco/roteiro/10-glm.1490753032.txt.gz · Última modificação em: 2024/01/09 18:38 (edição externa)