Em quinta-feira, 19 de dezembro de 2013 17:35:10, Wagner Bonat escreveu:
Talvez validação cruzada, pode ajudar ...
Em 19 de dezembro de 2013 14:43, Fernando Souza
<[email protected] <mailto:[email protected]>> escreveu:
Caros colegas
Gostaria de ouvir a opinião de vocês a respeito da seguinte questão:
Ajustei um modelo de predição de consumo de água em ovelhas em
função de variáveis fisiológicas e ambientais. No entanto não
tenho como fazer a validação dos valores preditos pelo modelo pois
não disponho de outro banco de dados. Não conheço muito bem, mas
pelo que me informei métodos bootstrap ou Mont carlo permitiria
avaliar o modelo baseado na simulação de dados dentro de uma
determinada distribuição amostral.
A minha dúvida é: Esse procedimento pode ser utilizado como método
de validação do modelo? O que vocês sugerem fazer nessa situação?
att
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--
Wagner Hugo Bonat
LEG - Laboratório de Estatística e Geoinformação
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Obrigado Wagner, pela dica! Irei analisar esse método
Estive lendo no Wikpédia sobre a validação cruzada. Segundo essa fonte
tenho que ter uma grande quantidade de dados para utilizá-los. Os meus
dados são de medidas repetidas no tempo de 26 animais, totalizando 593
observações de consumo de água. Sendo assim acho pouco o número de
dados para poder separar em dois grupos, da forma como sugere no
Wikpédia 2/3 (para estimação dos parametros) 1/3 para validação, pois
sobraria apenas 13 animais para validação.
O que você acha disso? Dá para fazer uma validação segura com esse
número de dados?
att
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