Entendida a questão no, assim denominado, domínio do problema.
Aí você precisa encontrar nas referências sobre esse assunto qual seria o
ciclo de vida para as publicações sobre um assunto qualquer.
Visto doutra maneira, poder-se-ia fazer a pergunta desta forma: para um
período suficientemente
Oi, César, tudo bem?
Obrigada pelo retorno.
Minha pergunta é se com o passar dos anos aumentou o número de publicações
sobre determinado assunto.
Ao meu ver, usaria uma regressão linear simples.
Mas a tentativa de usar o ajuste não linear, foi mais devido à leitura da
metodologia de alguns
Chiara,
Você menciona « … esse tipo de distribuição … ».
Qual tipo você acha que é?
Pelos nomes que deste aos eixos, parece que a variável dependente é
inteira¹ ("Qtde. de artigos [N]"), por outro lado, a variável independente
é um ano calendário, que por definição é uma variável ordinal
Completando o Cesar:
Será que Regressão Logística é o método correto para o que você busca?
Você responderá a esta pergunta simplesmente revisitando "o que você quer
obter como resposta"
lmassis yahoo com br
assis.leonard gmail com
On Tue, Apr 21, 2020 at 6:42 PM Cesar Rabak por (R-br) <
Elias,
Como cada VI « apresenta uma prevalência pequena da doença », que eu
entendo como "cada VI tem uma contingência cruzada pequena para o caso de
doença e exposição" você realmente está com um conjunto de variáveis que
não vão conseguir explicar a VD como os testes que foram descritos mostram
Fabiana,
Se você não se importar de fazer um passo da matemática dessa solução "na
mão", a regressão exponencial é normalmente feita sem se necessitar de
pacotes mais sofisticados (nada contra o uso deles) empregando a
transformação da variável pra tornar regressão num caso de regressão linear:
Olá!
O ajuste fica bom, mas o parâmetro "a" tem problemas (alguém da lista mais
especializado poderia falar algo sobre).
Att.
y = c(1,1,2,2,1,3,10,15,9,17,13,18,21,27)
tempo=c(2001,2003,2004,2006,2007,2008,2009,2010,2011,2012,2013,2014,2015,2016)
library(minpack.lm)
Forneça o código utilizado e os dados (total ou em parte) para que possamos compreender melhor a sua dúvida. faça um dput(dados) copie e cole no email juntamente com os comandos utilizados.Acredito que o experimento seja fatorial 3x3 e os fatores são qualitativos e não quantitativos. Você está
O arquivo água foi o meu banco de dados, vc pode rodar colocando seu
próprio dataframe contendo seus dados e fazer as modificações necessárias.
Att
Em 07/11/2016 21:42, escreveu:
> Eu tentei rodar, e diz que não existe o arquivo água!
>
> Eu trabalho assim
>
Eu tentei rodar, e diz que não existe o arquivo água!
Eu trabalho assim
#-Analise de Cook's distance ---
install.packages(sfsmisc); library(sfsmisc)
analise<-lm(CONSUMO~factor(GEST)*factor(MANEJO),data="" />
n<-length(agua$CONSUMO) #
oi Pessoa, boa noite
Vou tentar filtrar nos outliers pelos técnicas propostos por vocês.
Amanha posto aqui os resultados
Obrigado pela Ajuda
David
Em Sexta-feira, 14 de Outubro de 2016 20:29, Cesar Rabak via R-br
escreveu:
FCosta,
Você viu o posto do Valmes
Antes do estabelecimento de critérios empíricos de corte para os valores
da distância de Cook,
há esse trabalho sobre sua distribuição exata:
https://www.researchgate.net/publication/274062960_Exact_distribution_of_Cook%27s_distance_and_identification_of_influential_observations
FCosta
Em
Eu trabalho assim
#-Analise de Cook's distance
---
install.packages(sfsmisc); library(sfsmisc)
analise<-lm(CONSUMO~factor(GEST)*factor(MANEJO),data=agua)
n<-length(agua$CONSUMO) # número de observações
Além da distância de Cook, você tem mais opções de medidas de influência
com a inflence.measures(). Dê uma olhada aqui para ver exemplos
http://leg.ufpr.br/~walmes/cursoR/mgest/1medidas-influen.html. Eu gosto de
usar o DFits como medida.
À disposição.
Walmes.
David,
Depende de como você identifica os outliers. Coloquei um exemplo usando a
distancia de Cook, mas da para generalizar com outros critérios
# gera dados e forca outlier
x <- 1:20
y <- 2*x + 5 + rnorm(20)
dados <- data.frame(x,y)
dados$y[c(7,11)] <- dados$y[c(7,11)] + 15
# modelo inicial e
Muito obrigado a todos.
Tudo esclarecido.
Maurício
Em 21 de junho de 2016 13:42, Éder Comunello
escreveu:
> Maurício e colegas, boa tarde!
>
> Mais uma opção de código para o problema.
> [image: Imagem inline 1]
>
> #
> # DIC 4 rep x 7 doses de gesso (trat): 0, 50,
Maurício e colegas, boa tarde!
Mais uma opção de código para o problema.
[image: Imagem inline 1]
#
# DIC 4 rep x 7 doses de gesso (trat): 0, 50, 100, 150, 200, 250, 300 kg/ha
# Peso de 1.000 sementes (peso, gramas)
peso <- c(134.8, 139.7, 147.6, 132.3, 161.7, 157.7, 150.3, 144.7,
O ponto de máximo você aplica o cálculo. A expressão é simples.
Este conjunto de dados além de outros do Banzatto e Kronka e outras obras
(Pimental, Sonia Vieira, Zimmermann, mais de 15 obras e 350 datasets) então
sendo documentadas no pacote desenvolvimento pelo PET Estatística UFPR
(alerta de
Log so para número maior que zero
Em 10/06/2015 10:00, Samuel luna de almeida samuelgru...@gmail.com
escreveu:
Bom dia pessoal,
Trabalhando com uma variável de taxas que que apresenta muitos valores
baixos, fui aconselhado a transforma-la com aplicação de log normal antes
de buscar
log(0) = -Inf
Veja que voce tem muitos zeros, mais que 25% dos teus dados,
visto que o 1o quartil ainda é zero
Não tenhosugestão específica mas acredito que voce poderia:
- ver se seus zeros são zeros mesmo ou valores censurados abaixo de um
cento limite de detecção
- sendo zeros mesmo eu
Muito obrigado Luis, Paulo e Luis!
São zero mesmo (locais onde não há casos para resultarem em taxas)...
Consegui gerar lm para a regressão espacial com os dados originais, com
muitos zeros, porém com a variável normalizada acho q o -inf impede...
Será q eu consigo considerar os -inf como zero
Não seria possível utilizar uma regressão Poisson, quasi-Poisson,
binomial negativa etc. nos dados originais? Você poderia indicar o
numerador da taxa como variável de resposta (inclusive zero, sem
resposta), e o denominador (pessoas-tempo em risco, ao algo assim) como
offset. No caso da
Se for o caso de dados censurados, há um pacote chamado NADA(NonDetects and
Data Analysis) no R, de autoria de Dennis R. Helsel, que apresenta bons
resultados.
Em 10 de junho de 2015 10:07, Paulo Justiniano paulo...@leg.ufpr.br
escreveu:
log(0) = -Inf
Veja que voce tem muitos zeros, mais que
Mas se são casos, voce poderia ao inves de modelar as taxas com uma
distribuição para variáveis contínuas
usar as contagens mesmo com modelos binomiais ou Poisson (com offset de
população) ou binomial negativo.
Isto é geral é equivalente mas melhor que modelar as taxas
On Wed, 10 Jun 2015,
Obrigado pelas considerações mais uma vez.
Em 10 de junho de 2015 10:58, Paulo Justiniano paulo...@leg.ufpr.br
escreveu:
Mas se são casos, voce poderia ao inves de modelar as taxas com uma
distribuição para variáveis contínuas
usar as contagens mesmo com modelos binomiais ou Poisson (com
Como os dados são contínuos seria necessário considerar uma distribuição
contínua com mistura Bernoulli, veja uma proposta aqui:
http://jupiter.est.ufmg.br/~posgrad/mestrado/dissertacao_mestrado_zaida%20_quiroz.pdf
e um exemplo no script abaixo:
## hurdle model for zero-gamma (zero inflation
tente: log(x + 1)
Em Qua, 2015-06-10 às 10:34 -0300, Samuel luna de almeida escreveu:
Muito obrigado Luis, Paulo e Luis!
São zero mesmo (locais onde não há casos para resultarem em taxas)...
Consegui gerar lm para a regressão espacial com os dados originais,
com muitos zeros, porém
Obrigado pelas considerações mais uma vez.
Vou explorar as possibilidades que me apresentaram e tentar chegar na
regressão espacial que é um objetivo da minha an'alise.
Em 10 de junho de 2015 13:35, Samuel luna de almeida samuelgru...@gmail.com
escreveu:
Obrigado pelas considerações mais uma
Os comandos estão abaixo.
###
Acho que o valor é zero
mesmo. Olhei o código da função
print.htest() e descobri que o problema é que
nela é valor é
impresso por format.pval()
enquanto a função print.CrossTable() usa
cat(). Confira:
: 4.873422
Células com frequências esperada 5: 1 de 20 (5%)
Atenciosamente,
Luciane Pilotto
Em sáb, 13/12/14, Jakson Alves de Aquino jalve...@gmail.com escreveu:
Assunto: Re: [R-br] Regressão logística ordinal e uso de pesos amostrais |
CROSSTAB
2014-12-18 19:52 GMT-05:00 Luciane Maria Pilotto lutipilo...@yahoo.com.br:
Obrigada pela ajuda! Com estes comandos é possível verificar o pvalue, pois o
valor não é zero.
O estranho é que o pvalor só aparece como zero ao usar os pesos amostrais na
função crosstab!
Talvez o p-valor seja
On Fri, Dec 12, 2014 at 06:21:08PM -0800, Luciane Maria Pilotto wrote:
antes de rodar as regressões preciso fazer as tabelas de
contingencia utilizando os pesos amostrais com a função
crosstab e não está dando certo. O pvalor está aparecendo como
0.
[...]
Acho que o valor é zero mesmo. Olhei
Em sáb, 29/11/14, Leonardo Ferreira Fontenelle leonar...@leonardof.med.br
escreveu:
Assunto: Re: [R-br] Regressão logística ordinal e uso de pesos amostrais
Para: r-br@listas.c3sl.ufpr.br
Data: Sábado, 29 de Novembro de 2014, 22:25
Se você quer usar pesos
de amostragem, o pacote survey é
, 27/11/14, Leonardo Ferreira Fontenelle
leonar...@leonardof.med.br escreveu:
Assunto: Re: [R-br] Regressão logística ordinal e uso de pesos amostrais
Para: r-br@listas.c3sl.ufpr.br
Data: Quinta-feira, 27 de Novembro de 2014, 21:11
No comando abaixo:
dstrat-svydesign(ids=~1
Ah, não Leonardo, já havia alterado e dá o mesmo erro!!
Enviado do Windows
Em qui, 27/11/14, Leonardo Ferreira Fontenelle leonar...@leonardof.med.br
escreveu:
Assunto: Re: [R-br] Regressão logística ordinal e uso de pesos amostrais
Para: r-br
Fontenelle leonar...@leonardof.med.br
escreveu:
Assunto: Re: [R-br] Regressão logística ordinal e uso de pesos amostrais
Para: r-br@listas.c3sl.ufpr.br
Data: Terça-feira, 25 de Novembro de 2014, 17:09
Não serve a http://r-survey.r-forge.r-project.org/survey/html/svyolr.html
Coletiva - FO/UFRGS
Em ter, 25/11/14, Leonardo Ferreira Fontenelle
leonar...@leonardof.med.br escreveu:
Assunto: Re: [R-br] Regressão logística ordinal e uso de pesos amostrais
Para: r-br@listas.c3sl.ufpr.br
Data: Terça-feira, 25 de Novembro
Não serve a
http://r-survey.r-forge.r-project.org/survey/html/svyolr.html?
Leonardo Ferreira Fontenelle[1]
Em Ter 25 nov. 2014, às 15:36, lutipilo...@yahoo.com.br escreveu:
Olá,
estou tentando rodar regressão logística ordinal e não estou
conseguindo usar os pesos amostrais, está dando o
Me recordo que esse livro tem conteúdo sobre PLS
http://books.google.com.br/books/about/Introduction_to_Multivariate_Statistical.html?id=S4btpoIgGP0Credir_esc=y
Talvez você possa encontrá-lo em
http://avaxsearch.com/?q=multivariate%20%20%20with%20R
À disposição.
Walmes.
pls é muito utilizado em quimica/quimiometria (chemomectrics),
provavel que todo livro de quimiometria, vc vai encontrar explicação
sobre PLS.
no Chemometrics Task View há informações sobre pls e bibliografia
me lembro de 2 livros (mas há mais)
1 - Chemomectrics with R (Use R! da Springer),
Walmes,
Estes arquivos para download são executáveis?
Luiz Roberto
Luiz Roberto Martins Pinto
Prof. Pleno/DCET/UESC
Laboratório de Estatística Computacional
Universidade Estadual de Santa Cruz
Ilhéus-Bahia
luizroberto.u...@gmail.com
skype: lrmpinto
http://lattes.cnpq.br/2732314327604831
Em
Luiz,
A pagina que o Walmes passou não tem mais o livro, vá em
http://ishare.iask.sina.com.cn/f/35148665.html e selecione o botão verde
em chinês que abaixa o livro,
Abraço,
--
==
Alexandre dos Santos
Proteção Florestal
Alexandre.
Agradeço.
Luiz Roberto
Luiz Roberto Martins Pinto
Prof. Pleno/DCET/UESC
Laboratório de Estatística Computacional
Universidade Estadual de Santa Cruz
Ilhéus-Bahia
luizroberto.u...@gmail.com
skype: lrmpinto
http://lattes.cnpq.br/2732314327604831
2014/1/3 ASANTOS
agora me veio à cabeça sobre a biblia de PLS
Multivariate Calibration, do Naes... (mas com precinho salgado)
http://www.amazon.com/Multivariate-Calibration-Harald-Martens/dp/0471930474
mas para quem tem acesso a uma boa biblioteca, fica a referencia final
sobre o assunto!
cleber
Em
Agradeço a todos as opiniões emitidas assim como a coragem de as emitir.
(se calar em assuntois polêmicos é sempre mais fácil).
No meu ponto de vista a discussão foi no mínimo salutar!
Quanto ao ensino de regressão, dado ao público de graduação
(Agronomia), inicio a parte conceitual com a
Na minha humilde opinião, regressão linear simples remete à f(x) =
b_0+b_1*x. Todo preditor linear com mais termos do que esse do lado direito
seria regressão linear múltipla. Um caso particular é quando os termos a
mais são potências naturais da mesma variável x, ou seja, o polinômio {x⁰,
x¹, x²,
Na Universidade Federal de Viçosa - UFV (onde iniciei meus sentimentos
de amor e ódio pela estatística) o pensamento predominante (na verdade
consensual) era considerar os modelos polinomiais como um caso
particular das múltiplas. Assim como o Walmes o fez.
Em minha dissertação de mestrado
Prezado Faria,
Essas discussões são bem úteis. Eu acredito que repensar o simples é muito
útil, ou melhor, repensar aquilo que é considerado trivial é muito útil.
Existe ainda muito equívoco nesses conceitos fundamentais.
Bem, seja y a resposta e x a explicativa. Do meu ponto de vista, o fato da
Boa tarde, José.
Eu concordo com o Walmes. Regressão linear *simples *me remete ao ajuste de
reta. E apenas nesse caso específico o coeficiente de determinação é o
quadrado do coeficiente de correlação. Portanto, acho que o coeficiente de
determinação deva ser escrito R², sempre.
Já quanto a
Para mim é claro e evidente que a diferença entre uma regressão linear
simples e uma múltipla é o número de variáveis preditoras (ou
independentes) indiferentemente do grau do polinômio.
Vejamos a seguinte situação:
Y = a + bX
Y = a + bX + cZ
O que os diferencia?
- Ambos são polinômios do
Existe ainda muito equívoco nesses conceitos fundamentais.
Ja vi considerarem 'regressao multipla' como 'regressao multivariada'...
___
R-br mailing list
R-br@listas.c3sl.ufpr.br
https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br
Leia o guia de
Se seus alunos tiverem bom conhecimento de álgebra linear, pode ser mais
fácil entrar direto na múltipla. Enfim é uma questão didática.
Plenamente de acordo. O metodo dos minimos quadrados tem quase 220 anos.
GLM como familia mais de 30 anos. Li num livro de matematica que
atualmente nao faz
Para pacotes e funções relacionadas faça em um sessão R
RSiteSearch(multinomial regression)
À disposição.
Walmes.
==
Walmes Marques Zeviani
LEG (Laboratório de Estatística e Geoinformação, 25.450418 S, 49.231759 W)
obrigado
De: walmes . walmeszevi...@gmail.com
Para: r-br@listas.c3sl.ufpr.br; geovane barbosa geovan...@yahoo.com.br
Enviadas: Segunda-feira, 8 de Julho de 2013 14:00
Assunto: Re: [R-br] regressão com 3 categorias.
Para pacotes e funções relacionadas faça
No, não é preciso criar as variáveis binárias. Basta definir a variável
como fator (as.factor). Depois, ao usar lm, o R automaticamente vai setar
uma como variável de referência. Isso vale pas duas variáveis categóricas.
Se quiser escolher a variável de referência,
use a função relevel.
abç
M
Oi Alan.
Um livro classico de regressão logistica eh o Applied Logistic Regression de
Hosmer and Lemeshow. Acredito que dar uma olhadinha nele sempre eh bom.
Applied Logistic Regression
Em 15/06/2013, às 09:33, Alan R Panosso arpano...@yahoo.com.br escreveu:
Caros amigos,
Venho por meio
Alana,
Leia o guia de postagens!
Não envie arquivos para o email da lista!
Produza um Código mínimo reproduzível!
Sobre o seu problema, note que seu arquivo DadosPanakeia.txt tem a linha
custosPanakeia com os valores numéricos separadas as casas decimais com
virgula ,, enquanto que a linha
No livro de Zuur, Ieno e Smith 'Analizing ecological data' no capitulo 5
esta tudo bem explicado sobre a regresssão linear, sua aplicação, analises
de residuos e selecção do modelo, acho que ate agora não encontrei nada
melhor, e melhor ainda, os scripts de todo o livro estão disponiveis online
no
Mas como posso analisar os resultados de uma regressão a partir do test T ?
Tipo se as variaveis da regressão tem alguma correlação positiva ou
negativa, ou não há nenhuma correlação...
Agradeço, mais uma vez a ajuda.
Em 22 de novembro de 2012 00:06, tiago souza marçal
no livro aparece o teste T, acho que deves revisar esta referencia, vai te
ajudar muito!
2012/11/22 Narede Golaco naredegol...@hotmail.com
Mas como posso analisar os resultados de uma regressão a partir do test T
? Tipo se as variaveis da regressão tem alguma correlação positiva ou
negativa,
Na verdade eu não conheço muito sobre métodos de classificação, mas para
utilização dos modelos logísticos não há qualquer suposição deste tipo...
Abs
Em 7 de novembro de 2012 00:22, Vinicius Brito Rocha
viniciusbri...@gmail.com escreveu:
Fernando,
sim. o modelo é para classificação.
O
Estou até agora tentando entender porque você precisa balancear.
Já mexi com isso e nunca precisei fazer tal manobra
[]s
Leonard de Assis
http://about.me/ldeassis
Em 08/11/2012 17:15, Fernando Colugnati escreveu:
Na verdade eu não conheço muito sobre métodos de classificação, mas
para
Vinicius,
Se o problema for a quantidade de eventos desproporcionais acredito que os
capítulos 4, 5 e 6 dessa dissertação pode ajudar.
http://www.dca.fee.unicamp.br/~vonzuben/research/semolini_mest.html
Abraço
--
Roney
___
R-br mailing list
Vinícius
o que você está chamando de reamostragem?
[]s
Leonard de Assis
http://about.me/ldeassis
Em 06/11/2012 19:14, Vinicius Brito Rocha escreveu:
Pessoal,
preciso tirar uma dúvida a respeito de regressão logistica.
Tenho uma conjunto de dados, onde existe um grande desbalanceamento
nas
amostrar com reposição toda a informação da classe alvo , Y=1 para que tenha o
mesmo tamanho da classe Y=0.
apenas na amostra de treinamento
Enviado por Samsung MobileLeonard Mendonça de Assis assis.leon...@gmail.com
escreveu:Vinícius
o que você está chamando de reamostragem?
[]s
Leonard de
Desde quando vc precisa ter 50% de 1 e 50% de zeros para fazer uma
regressão logística? Não entendi bem seu problema! Vc fala em
treinamento...este modelo será para classificação?
Em 6 de novembro de 2012 23:37, viniciusbritor
viniciusbri...@gmail.comescreveu:
amostrar com reposição toda a
Edson,
A quantidade de dados não é pequena
Abs.
De: Edson Lira edinhoes...@yahoo.com.br
Para: R-br Lista r-br@listas.c3sl.ufpr.br
Enviadas: Terça-feira, 23 de Outubro de 2012 12:54
Assunto: [R-br] Regressão Logística
Estou usando as rotinas abaixo,
Muito obrigado.
Abraços
Luiz
Em 15 de agosto de 2012 13:31, Walmes Zeviani walmeszevi...@gmail.comescreveu:
Além da sugestão do Ivan, como trata-se de um GLM, recomendo a leitura
dessa matéria
Neste site existem n gráficos com intervalos de confiança. Provavelmente seja
possível adaptar para o seu caso.
http://ridiculas.wordpress.com/
\begin{signature}
=
Prof. Dr. Ivan Bezerra Allaman
Universidade Estadual de Santa Cruz
Departamento de Ciências Exatas e Tecnológicas
Ilhéus/BA -
Além da sugestão do Ivan, como trata-se de um GLM, recomendo a leitura
dessa matéria
http://freakonometrics.blog.free.fr/index.php?post/2011/11/01/Fisher,-delta-method-and-confidence-interval
À disposição.
Walmes.
==
Walmes
Dê uma olhada nestes sistes.
http://www.leg.ufpr.br/doku.php/ridiculas
http://cran.r-project.org/doc/contrib/Faraway-PRA.pdf
Edson Lira
Estatístico
Manaus-Amazonas
De: kaue veras kaueve...@gmail.com
Para: r-br@listas.c3sl.ufpr.br
Enviadas: Quinta-feira, 9
Kaue,
http://zoonek2.free.fr/UNIX/48_R/09.html
À disposição.
Walmes.
==
Walmes Marques Zeviani
LEG (Laboratório de Estatística e Geoinformação, 25.450418 S, 49.231759 W)
Departamento de Estatística - Universidade Federal do
Muito obrigado Walmes, muito útil.
Att,
Kauê P. Veras da Cunha
Estatística / 8º Período - UERJ
MSN: kaueve...@hotmail.com
E-mail: kaueve...@gmail.com
Cel: 8254-9601
2012/8/9 Walmes Zeviani walmeszevi...@gmail.com
Kaue,
http://zoonek2.free.fr/UNIX/48_R/09.html
À disposição.
Walmes.
se direitae esquerda se referem a residuaos posotivos e negativos
use os residuos do modelo ajustado
resid(OBJ do Modelo)
On Wed, 25 Jul 2012, Tito Conte wrote:
Paulo agora outra dúvida, tenho dez mil pontos, como comparar os que estão a
direita e a esquerda dessa curva (como se fosse um
Voce parece estar complicando o fácil.
A sua logica de comparar o dado com o ajustao aplicando a equacao caso a
caso pode ser alterada por algo mais simples
O objheto com modelo retorna residuos, valores preditos me portanto voce
pode obter isto diretamente bastando tomar os residuos que sao
Paulo mas o polinomio corresponde a uma borda por isso dentro fora
o trabalho que estou realizando corresponde a saber se as partículas
jogadas ao acaso em uma determinada área ultrapassam ou não as bordas. Os
dados que passei para vocês corresponde a uma dessas bordas, Porém os
dados não são
Paulo e Walmes,
encontrei a seguinte forma para resolver o problema, gostaria que dessem
uma olhada
#dados do limite da borda direitra
Sem testar código segue um comentário genérico:
Estes polinomios de alto grau podem gerar variáveis de valores muito
elevados e com isto instabiliades numéricas nos calculos matriciais
tente usar polinomios ortonormalizados fazendo:
y ~ poly(x, 5)
Os coeficientes serão diferentes mas
O problema que voce relata é pq
o polinomio nao foi ajustado com x, x^2 ... x^5 e sim pelo geado pelo
poly()
POnrtanto seus coneficientes nao sao compatívies com as potencias de x na
forma bruta
Obtenbha os falores ajustados por
fitted(r)
e prediçoes em outros pontos usando predict()
para
Tito
seu exemplo ilustra um o problema numérico
que pode ocorrer em ajustes.
O perigo é que o resultado é prouzido e se não avaliao o erro pode passar
desapercebido e a curva de ajuste erraa pode acabar sendo usada.
Veja o efeito no gráfico.
Teoricamente os ajustes deveriam ser iguais,
Paulo agora outra dúvida, tenho dez mil pontos, como comparar os que estão
a direita e a esquerda dessa curva (como se fosse um dentro ou fora do
sistema), já que não consigo extrair o coeficiente de da função poly?
Necessito dos dados numericamente pois estes pontos serão submetidos a
novos
Seja mais claro na sua colocação e forneça um CMR ilustrando com
comentários os pontos em dúvida.
À disposição.
Walmes.
==
Walmes Marques Zeviani
LEG (Laboratório de Estatística e Geoinformação, 25.450418 S, 49.231759 W)
Walmes vou criar um exemplo para facilitar o entendimento
o que eu preciso é comparar pontos amostrados com os resultados de um
modelo de interpolação polinomial
por exemplo
#minhas amostras
y=seq(1:9)
x=seq(3:11)
#pontos do modelo
xm=seq(2,11)
ym=seq(0:8)
#tirando os valores do modelo da
Certamente ficará mas facil o objetivo para quem for responder se voce
mostrar o que está tentando fazer.
Envie um CMR
(leia o guia de postagem da lista)
On Tue, 24 Jul 2012, Tito Conte wrote:
Pessoal tenho o seginte conjunto de dados:
Segue o código
# pontos
y=c(-26.,-25.9862,-25.**9343,-25.8822,-25.8433,-25.**
8054,-25.7948,-25.7872,-25.**7668,-25.7284,-25.7015,-25.**
6282,-25.4612,-25.3016,-25.
2564,-25.2412,-25.2412,-25.**2232,-25.0869,-25.,-25.**
,-24.9856,-24.9397,-24.**8976,-24.8533,-24.6587,-24.**
O seu modelo m retorna NA nos dois ultimos coeficientes, portanto o
m_teste será NA. Além disso, coefficient() é uma função de algum
pacote específico? O padrão é coef().
Vc tentou
predict(m) # ignora os coeficientes com NA
plot(x,y)
lines(x, predict(m))
?
---
Fernando Mayer
Universidade
Muito obrigada pessoal.
Todos ajudaram muito.
Em 28 de junho de 2012 17:28, Natalia Martins nsmbarr...@gmail.comescreveu:
boa tarde,
estou estudando MLG e estou com duvidas nas interpretações das analises.
segue os dados, sendo especie a var resp.
diametro é binario
periodo apresenta 3
Bem, neste caso é mais recomendado que procure em estatístico local ou faça
uma pesquisa na web porque isso aí da pano para manga. Como ponto de
partida considere esses endereços
http://www.ats.ucla.edu/stat/R/dae/logit.htm
http://zoonek2.free.fr/UNIX/48_R/12.html#4
À disposição.
Walmes.
a função regressao linear é y=c+betaX+erro
estou fazendo a seguinte função library(LearnBayes)
dist-lm(y~x)
summary(dist)
#Simular a distribuição posteriori beta e sigma2
#1.Matriz X
x-cbind(1,x)
dist2-blinreg(y, x, 5000)
apply(dist2$beta,2,mean)
apply(dist2$beta,2,sd)
podem me dizer como
Voce precisa inspecionar o objeto que contem os resultados para ver como
utilizá-lo
aqui vai uma sugestão:
str(dist2)
names(dist2)
dim(dist2$beta)
par(mfrow=c(1,3))
with(dist2, {
hist(beta[,1], prob=T); lines(density(beta[,1]))
hist(beta[,2], prob=T); lines(density(beta[,2]))
Bernardo,
As notas de aulas neste site podem ajudar bastante.
http://faculty.agecon.vt.edu/moeltner/AAEC5126.html
Att
Em 17 de junho de 2012 19:26, Bernardo Rodrigues
rodriguesbernard...@gmail.com escreveu:
Alguem me pode ajudar como é que se determina distribuições posteriori da
regressão
Você precisa testar manualmente. Modelos não lineares em geral são
motivados por considerações à respeito do processo gerador dos dados, não é
bem o modelo que melhor ajusta que se procura e sim aquele que tem um bom
balanço com relação à capacidade de ajuste/predição e interpretação. É por
isso
Fernando,
SE k=2 temos AIC e se k=log(nrow(dados)) temos o BIC. A expressão para isso
tá no wikipedia
http://en.wikipedia.org/wiki/Akaike_information_criterion
Exemplos de uso em (code chunk number 7)
http://www.leg.ufpr.br/~walmes/cursoR/cnpaf/cap05reglin-iso.R
À disposição.
Walmes.
Valeu Walmes...
No MASS ele usa o default (k = 2), mas depois tira outras variáveis na
mão e usa o critério da significância do teste F. Aí a dúvida!
abraço,
FH
2012/1/25 Walmes Zeviani walmeszevi...@gmail.com
Fernando,
SE k=2 temos AIC e se k=log(nrow(dados)) temos o BIC. A expressão para
Fernando,
Então existem duas funções para stepwise que funcionam de forma diferente,
a step() e a stepAIC()? Não entendi. Pelo que sei no R não há stepwise pelo
teste F, eles são baseados em critérios de informação. No passado fiz uma
busca e parece-me que o step com F está implementado em outro
Walmes,
Do princípio:
Estou seguindo o livro MASS, segue o CMR (transcição do livro) * dados
quine!
# aqui ajusta o modelo saturado
quine.hi - aov(log(Days + 2.5) ~ . ^4, quine)
# update do modelo sem a interação quádrupla - não significativa
quine.nxt - update(quine.hi, . ~ . -
Fernando,
No meu entender, os autores misturaram os critérios apenas por questão de
exposição. Ou você usa AIC, ou BIC ou F.
À disposição.
Walmes.
==
Walmes Marques Zeviani
LEG (Laboratório de Estatística e Geoinformação,
Walmes,
Não discordo de você! Valeu pela prestatividade...
abraço,
FH
2012/1/25 Walmes Zeviani walmeszevi...@gmail.com
Fernando,
No meu entender, os autores misturaram os critérios apenas por questão de
exposição. Ou você usa AIC, ou BIC ou F.
À disposição.
Walmes.
Walmes,
Voltando a vaca fria...
O que queria destacar é que no MASS e na função stepAIC o critério default
é o AIC, correto? Você mostrou no CHUNK 7 que o log(nrow(dados)) é o
critério BIC, pois bem, e no livro ele acaba por apresentar que usando k =
4 o critério de certo modo é igual ao teste
Valeu Walmes e PJ!
Realmente fornecendo os pontos de corte a convergência ficou mais fácil.
Mauro,
Tem que ler a discussão desde o início! A função requerida está no início da
discussão.
Abraços!
(S,f,P)
Allaman
\begin{signature}
=
Prof. Dr. Ivan Bezerra Allaman
Universidade Estadual de
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