Prezado Fábio e demais colegas. Obrigado pelas dicas de vocês. Comecei a implementar partindo da solução mais simples. Espero que dê certo!
Abraço! Rodrigo Pereira 2011/8/17 Fabio Mathias Corrêa <[email protected]> > 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. >
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