Existe uma library chamda MCMCglmm. Ela tem diversas funções para análise de
dados categorizados.
Ela é muito boa!
Posso ajudar se precisa, estou construindo outra library para análise de dados
categorizados também, porém com outro algoritmo.
Valeu!!!
Fábio Mathias Corrêa
Universidade Estadual de Santa Cruz
Departamento de Ciências Exatas e da Terra - DCET
Campus Soane Nazaré de Andrade, km 16 Rodovia Ilhéus-Itabuna
CEP 45662-900. Ilhéus-Bahia
Tel.: 73-3680-5076
________________________________
De: Walmes Zeviani <[email protected]>
Para: [email protected]
Enviadas: Quarta-feira, 17 de Agosto de 2011 10:53
Assunto: Re: [R-br] Modelo multionomial
Fernando,
Talvez não todos pensam como eu, mas o modelo de regressão e os modelos anova
são, no fundo, a mesma coisa. Ambos são modelos de regressão, só que quando as
covariáveis são categóricas costumou-se chamar de modelos anova. A mais
relevante distinção é que o primeiro tem posto completo e o segundo não. Os
modelos de anova são então modelos de regressão com diferentes interceptos.
Sendo assim, analisar dados multinomiais de experimentos (que geralmente possui
fatores categóricos) não deveria causar dificuldade, a não ser pela mudança da
distribuição. No multinomial você tem as categorias do fator experimental e as
categorias da sua variável resposta. Os parâmetros envolvidos são medidas
relacionadas aos dois. Pra mim isso é complicador. Nesses casos, o melhor é
simular dados com parâmetros conhecidos, rodar o modelo e comparar as saídas
com os valores usados para gerar os dados.
À disposição.
Walmes.
==========================================================================
Walmes Marques Zeviani
LEG (Laboratório de Estatística e Geoinformação, 25.450418 S, 49.231759 W)
Departamento de Estatística - Universidade Federal do Paraná
fone: (+55) 41 3361 3573
VoIP: (3361 3600) 1053 1173
e-mail: [email protected]
twitter: @walmeszeviani
homepage: http://www.leg.ufpr.br/~walmes
linux user number: 531218
==========================================================================
_______________________________________________
R-br mailing list
[email protected]
https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br
Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código
mínimo reproduzível.
_______________________________________________
R-br mailing list
[email protected]
https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br
Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código
mínimo reproduzível.
