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planeco:roteiro:09-lm02

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Modelos Lineares Múltiplos

Simplificando Modelos

Durante o curso usaremos o procedimento de simplificar o modelo a partir do modelo cheio. O procedimento consiste em comparar modelos aninhados, dois a dois, retendo aquele que tem maior poder explicativo. Caso os modelos não seja diferentes no seu poder explicativo, retemos o modelo mais simples, apoiados no princípio da parcimônia.

Princípio da parcimônia (Navalha de Occam)

  • número de parâmetros menor possível
  • linear é melhor que não-linear
  • reter menos pressupostos
  • simplificar ao mínimo adequado
  • explicações mais simples são preferíveis

Método do modelo cheio ao mínimo adequado

  1. ajuste o modelo máximo (cheio)
  2. simplifique o modelo:
    • inspecione os coeficientes (summary)
    • remova termos não significativos
  3. ordem de remoção de termos:
    • interação não significativos (maior ordem)
    • termos quadráticos ou não lineares
    • variáveis explicativas não significativas
    • agrupe níveis de fatores sem diferença
    • ANCOVA: intercepto não significativos → 0

Tomada de decisão

A diferença não é significativa:

  • retenha o modelo mais simples
  • continue simplificando

A difereça é significativa:

  • retenha o modelo complexo
  • este é o modelo MINÍMO ADEQUADO

<WRAP center round box 80%>

  • abra o arquivo babies.csv no R
  • faça os modelos possíveis com as variáveis:
    • resposta bwt : peso do bebê ao nascer
    • preditoras:
      • gestation: tempo de gestação (dias)
      • smoke: 0 não fumante; 1 fumante
    • selecione o modelo mínimo plausível pelo método: modelo cheio para mínimo adequado

</WRAP>

planeco/roteiro/09-lm02.1490449080.txt.gz · Última modificação em: 2024/01/09 18:38 (edição externa)