Programa R para Biologia da Conservação
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Escolha distribuição GLM

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Mensagem por Jakelyne Sáb Abr 08, 2017 7:19 pm

Oi, pessoal. Boa noite.

Estou tentando rodar um glm no R, mas estou enfrentando alguns problemas.

Tenho a variável  "ndvi"  como resposta e porcentagem de floresta, densidade de borda (dada em metros), precipitação e tipo de solo como variáveis preditoras.

Como o NDVI vai de 0.1 a 1 estou usando a distribuição binomial...só que ela não rodou (não entendi porque) então rodei uma quasibinomial...O mais estranho é que com o mesmo conjunto de dados rodei em outras distribuições e o modelo não só rodou como também deu significativo como na quasibinomial. Queria saber se isso é comum, se não, o que preciso fazer? minha experiência com estatística é muito modesta. Lembrando que eu não transformei as variáveis.

Outra coisa, tentei plotar os dados e não fica no gráfico de maneira correta:

Escolha distribuição GLM  R11

Alguém poderia me tirar essas dúvidas?


Um abraço,
Jakelyne.
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Mensagem por Prof. Marcos Ter Jul 11, 2017 10:40 am

Olá, Jakelyne, tudo bem?

Não tenho muita experiência com a distribuição binomial, exceto nos casos mais simples (como numa regressão logística). Mas tenho a impressão que a confusão pode ter sido conceitual: a distribuição binomial é discreta, e a sua variável resposta, apesar de variar entre zero e um, é contínua, já que você pode ter diversos valores entre 0 e 1. Acho que o problema está aí, ok?

Abraços!
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Mensagem por Jakelyne Ter Jul 11, 2017 11:15 am

Oi, Marcos. Tudo certo.

Agora estou com outras dúvidas

1) tenho que fazer seleção de modelos, em cada um com uma variável resposta. Nas variáveis explicativas a maioria é quantitativa, entretanto também tenho uma variável categórica com alguns NA's, e quando vou rodar fica dando erro.

2) Se na variável categórica eu colocar número e trocar o NA por 0 isso pode dar algum erro?

3) tô tentando aprender a fazer seleção de modelos com algumas pessoas, entretanto, algumas testam a normalidade e homocedasticidade, já outras seguem direto pra fazer a seleção dos modelos, qual a maneira mais correta?

Grata,
Jakelyne.
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Mensagem por Prof. Marcos Qua Jul 12, 2017 8:16 am

Vamos lá!

1 - Alguns modelos estatísticos permitem dados ausentes, outros não, de forma que nem sempre um modelo irá rodar se eles existirem. A alternativa é rodar sem as linhas com dados ausentes. A maioria das funções do R aceitam um argumento chamado na.rm=T, que ignora todas as linhas que contém NAs.

2 - Isso muda tudo, jamais faça isso. Zero significa zero, NA significa uma medida que não foi feita, então se trocar os zeros por NAs você está atribuindo valores, o que não faz sentido prático. O resultado, então, não será válido.

3 - A seleção de modelos faz sentido quando você usa modelos que previamente acha que podem funcionar com os dados. Se você tem um modelo com problemas de pressupostos, então ele não deveria ser usado, com ou sem seleção de modelos, ok? Sempre lide com os pressupostos primeiro.
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Mensagem por Jakelyne Qua Jul 12, 2017 1:25 pm

Entendi Marcos, valeu.
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Mensagem por Jakelyne Seg Ago 28, 2017 1:31 am

Pessoal, uma dúvida. Estou tentando rodar um glm, mas me veio a questão: ele aceita variáveis contínuas e categóricas? Tenho três variáveis explicativas quantitativas e uma categórica. Me disseram que u modelo misto seria mais apropriado. Alguém me sugere algo?
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Mensagem por Prof. Marcos Seg Out 16, 2017 3:43 pm

Oi, Jakelyne!

Bem atrasado aqui na resposta, desculpe... Estou aproveitando o embalo da nova edição, e vou aproveitar para ver perguntas que ficaram pra trás entre uma edição e outra. Espero que ainda seja de alguma ajuda. Wink

No caso das variáveis explicativas, não há nenhuma restrição neste sentido, sei modelo pode ter variáveis explicativas e categóricas - especialmente se cada uma delas forem realmente variáveis explicativas do modelo. Você pode precisar passar a pensar em modelos mistos cada tenha variáveis que não são parte da dua explicação mas que precisam ser levadas em consideração no modelo por terem alguma influência possível na variável resposta.
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Mensagem por Jakelyne Seg Out 16, 2017 3:46 pm

Obrigada Marcos, boa sorte na nova edição.
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