Neste caso, acredito ser necessário lembrar que a variável resposta, seja qual
for o modelo, deve ser apenas o gasto energético associado à atividade física
(gasto total – gasto basal), de modo a evitar o confundimento citado
anteriormente.
S
From: Sérgio Henrique
Sent: Friday, August 17, 2012 9:52 AM
To: [email protected]
Subject: Re: [R-br] dúvida - modelo [OFF-TOPIC]
Oi Fernando!
obrigado por sua contribuição
Você tem toda razão, porém o objetivo dele é modelar a AF e não o gasto
energético, pra isso vai utilizar algumas variáveis explicativas. Os indivíduos
com 0 responderam o questionário, mas reportaram não praticar qualquer AF. Ele
utilizou o IPAQ pra chegar aos METs, sobre a distribuição foi só um olhar
inicial, como fiquei com duvidas achei melhor perguntar. É lógico que dá para
rodar um modelo logístico, porém não é o objetivo inicia dele...
Abraços
Em Aug 17, 2012, às 9:18 AM, Fernando Colugnati <[email protected]> escreveu:
Só um pitaco na modelagem do ponto de vista fisiológico...o fato do cara não
fazer atividade física não implica ele em ter Gasto Energético 0 !!!!!! Se vc
utilizar esta abordagem vai ter uma subestimação não real das médias ajustadas
e uma superestimação de efeitos. Neste caso vcs deveriam ter no mínimo o gasto
energético basal! Se vcs estiverem medindo o gasto energético pelo IPAQ (um
questionário, que na verdade fornece METs, uma medida proxy de gasto
energético) sugiro ver outros trabalhos que adequam este problema. Estes 0s
devem ser pessoas que não responderam ao questionário por não fazerem
atividades, mas isso não quer dizer que não gastam energia....neste caso, estes
caras não deveriam entrar na modelagem.
Outro ponto, mesmo medido como valores inteiros, também não faz sentido os
dados seguirem uma distribuição Geométrica...na verdade vcs devem ter uma
discretização deste dado, mas veja a definição da Geométrica e verá que não faz
sentido. Nâo assumo uma distribuição pq os dados parecem com aquela
distribuição, mas sim pelo processo que pode ter gerado aqueles dados, mas isso
é pessoal...há escolas que fazem desta forma.
Desculpem se dei pitacos desnecessários, mas pela breve descrição do problema
isso me chamou a atenção!
Abs
Em 16 de agosto de 2012 22:47, Sérgio Henrique <[email protected]>
escreveu:
Oi
Obrigado por sempre ajudar Benilton.
Deixa eu tentar explicar o objetivo do trabalho.
Na verdade que vai trabalhar com esses dados é um amigo no doutorado.
A variável resposta é Atividade Física e ele quer modelar, na verdade,
seria gasto energético por AF, os 0 são indivíduos que não praticam AF, ou
seja, tem gasto 0, acima desse valor, são gastos energéticos de atividades
físicas quaisquer...
Os dados não são normais e quando tento normalizar com boxcox não roda por
conta dos 0.
Quando fiz um histograma dessa variável, me pareceu que os mesmos
apresentam distribuição geométrica, parei por aí...
Obrigado mais uma vez.
Enviado via iPod
Em 16/08/2012, às 22:11, Benilton Carvalho <[email protected]>
escreveu:
> modelagem envolve muito mais que os dados com os quais vc esta'
> trabalhando... na verdade, o processo gerador dos dados e' q e'
> relevante... vc precisa entender a "historia" dos dados...
>
> sobre os seus dados, pergunte-se: 1) eles sao sempre inteiros? 2) se
> sim, eles representam o numero de tentativas (de alguma coisa) ate' o
> primeiro sucesso (ou falha)? 3) se sim, cada uma dessas tentativas tem
> a mesma chance de sucesso (ou falha)?
>
> se sua resposta for "nao" para qq uma das perguntas acima, e' pouco
> provavel que uma geometrica seja a resposta q vc procura...
>
> b
>
> 2012/8/17 Sérgio Henrique almeida da silva ju <[email protected]>:
>> Olá
>>
>> Estou modelando um conjunto de dados e a variável resposta parece ter
>> distribuição geométrica, qual é a melhor forma de modelar esses dados?
>>
>> Abraços
>>
>>
>> dput(dados)
>> structure(list(AFtotal = structure(c(103L, 76L, 58L, 105L, 125L,
>> 163L, 106L, 146L, 227L, 187L, 5L, 117L, 147L, 39L, 232L, 2L,
>> 67L, 150L, 46L, 118L, 18L, 171L, 157L, 226L, 80L, 96L, 142L,
>> 162L, 128L, 152L, 109L, 10L, 108L, 102L, 47L, 208L, 122L, 78L,
>> 176L, 3L, 196L, 40L, 209L, 119L, 179L, 29L, 1L, 81L, 190L, 24L,
>> 204L, 28L, 92L, 136L, 104L, 85L, 91L, 15L, 141L, 13L, 11L, 121L,
>> 112L, 210L, 31L, 6L, 70L, 156L, 114L, 68L, 107L, 112L, 211L,
>> 167L, 1L, 215L, 88L, 213L, 194L, 136L, 220L, 199L, 136L, 9L,
>> 136L, 118L, 38L, 192L, 42L, 62L, 155L, 19L, 79L, 48L, 138L, 172L,
>> 134L, 231L, 231L, 216L, 136L, 195L, 130L, 101L, 217L, 205L, 174L,
>> 36L, 111L, 140L, 106L, 99L, 22L, 218L, 170L, 7L, 8L, 136L, 19L,
>> 62L, 25L, 123L, 1L, 137L, 220L, 97L, 52L, 169L, 190L, 216L, 1L,
>> 53L, 172L, 100L, 79L, 86L, 201L, 61L, 198L, 17L, 218L, 67L, 106L,
>> 193L, 1L, 138L, 164L, 200L, 190L, 133L, 129L, 74L, 186L, 72L,
>> 41L, 177L, 48L, 113L, 50L, 229L, 178L, 106L, 124L, 75L, 14L,
>> 148L, 218L, 191L, 19L, 219L, 30L, 1L, 71L, 112L, 172L, 21L, 221L,
>> 16L, 203L, 27L, 69L, 143L, 82L, 207L, 223L, 32L, 54L, 60L, 59L,
>> 1L, 97L, 149L, 63L, 132L, 212L, 214L, 1L, 1L, 165L, 77L, 20L,
>> 73L, 26L, 168L, 160L, 233L, 139L, 1L, 188L, 95L, 175L, 206L,
>> 93L, 144L, 135L, 56L, 6L, 189L, 197L, 45L, 30L, 35L, 1L, 4L,
>> 136L, 154L, 89L, 65L, 184L, 225L, 230L, 151L, 1L, 173L, 43L,
>> 44L, 33L, 182L, 34L, 153L, 1L, 1L, 90L, 106L, 110L, 98L, 1L,
>> 219L, 1L, 1L, 116L, 49L, 64L, 57L, 131L, 185L, 145L, 17L, 94L,
>> 1L, 180L, 1L, 120L, 159L, 51L, 172L, 181L, 183L, 7L, 87L, 106L,
>> 228L, 55L, 126L, 157L, 218L, 158L, 115L, 133L, 222L, 84L, 166L,
>> 1L, 37L, 1L, 1L, 202L, 66L, 12L, 1L, 83L, 23L, 110L, 233L, 231L,
>> 161L, 106L, 224L, 127L), .Label = c("0,00", "1.031,00", "1.035,00",
>> "1.042,50", "1.064,00", "1.080,00", "1.120,00", "1.155,00", "1.171,50",
>> "1.177,50", "1.179,00", "1.200,00", "1.204,50", "1.210,00", "1.218,00",
>> "1.220,00", "1.230,00", "1.233,00", "1.260,00", "1.275,00", "1.287,00",
>> "1.290,00", "1.314,00", "1.320,00", "1.356,00", "1.359,50", "1.400,00",
>> "1.410,00", "1.418,00", "1.440,00", "1.466,00", "1.480,00", "1.500,00",
>> "1.566,00", "1.572,00", "1.590,00", "1.611,00", "1.652,00", "1.680,00",
>> "1.722,00", "1.734,00", "1.740,00", "1.752,00", "1.800,00", "1.818,00",
>> "1.821,00", "1.833,00", "1.836,00", "1.854,00", "1.872,00", "1.900,00",
>> "1.920,00", "1.938,00", "10.080,00", "10.230,00", "10.557,00",
>> "10.680,00", "11.238,00", "12.000,00", "12.270,00", "12.420,00",
>> "120,00", "13.644,00", "13.860,00", "14.590,00", "150,00", "165,00",
>> "180,00", "2.002,50", "2.060,00", "2.078,00", "2.100,00", "2.120,00",
>> "2.157,00", "2.320,00", "2.332,50", "2.376,00", "2.382,00", "2.430,00",
>> "2.457,00", "2.475,00", "2.504,00", "2.520,00", "2.526,00", "2.532,00",
>> "2.556,00", "2.572,00", "2.580,00", "2.616,00", "2.640,00", "2.645,00",
>> "2.655,00", "2.706,00", "2.739,00", "2.745,00", "2.767,50", "2.784,00",
>> "2.798,00", "2.820,00", "2.841,00", "2.895,00", "2.937,00", "2.940,00",
>> "2.965,00", "21.515,00", "240,00", "247,50", "259,00", "26.862,00",
>> "264,00", "273,00", "297,00", "3.019,00", "3.035,00", "3.036,00",
>> "3.282,00", "3.306,00", "3.360,00", "3.497,00", "3.504,00", "3.510,00",
>> "3.540,00", "3.600,00", "3.615,00", "3.660,00", "3.710,00", "3.840,00",
>> "3.892,50", "3.900,00", "3.960,00", "3.977,00", "3.996,00", "300,00",
>> "318,00", "330,00", "360,00", "372,00", "396,00", "4.020,00",
>> "4.086,00", "4.092,00", "4.100,00", "4.140,00", "4.158,00", "4.200,00",
>> "4.219,50", "4.331,00", "4.359,00", "4.554,00", "4.618,00", "4.680,00",
>> "4.770,00", "407,50", "410,00", "420,00", "424,00", "480,00",
>> "495,00", "5.052,00", "5.160,00", "5.340,00", "5.622,00", "5.688,00",
>> "5.715,00", "5.745,00", "5.832,00", "5.940,00", "5.958,00", "510,00",
>> "516,00", "537,00", "540,00", "565,50", "570,00", "575,00", "576,00",
>> "585,00", "6.097,50", "6.285,00", "6.495,00", "6.556,00", "6.576,00",
>> "6.720,00", "6.746,00", "6.828,00", "639,00", "645,00", "655,00",
>> "66,00", "660,00", "678,00", "690,00", "693,00", "696,00", "7.056,00",
>> "7.074,00", "7.200,00", "7.236,00", "7.245,00", "7.500,00", "7.600,00",
>> "7.680,00", "7.860,00", "7.920,00", "720,00", "738,00", "754,00",
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>> "99,00", "990,00"), class = "factor")), .Names = "AFtotal", class =
>> "data.frame", row.names = c(NA,
>> -299L))
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