Em quinta-feira, 19 de dezembro de 2013 21:17:36, Wagner Bonat escreveu:
Nesta situação acho que não vai funcionar bem a validação cruzada. Que
tipo de modelo vc esta ajustando ... Vc esta usando efeitos aleatórios
pra controlar o efeito dos animais ... Vc quer usar seu modelo pra que
... predição etc ...
Em 19 de dezembro de 2013 19:51, Fernando Souza
<[email protected] <mailto:[email protected]>> escreveu:
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]>
<mailto:[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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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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Eu ajustei o modelo através de modelos mistos agrupados por animal sim!
Eu quero utilizar o modelo para poder fazer predições do consumo de
água de ovelhas gestantes. O modelo possui as seguintes variáves
preditoras: intercepto, Peso vivo, idade gestacional, temperatura
máxima e o modelo aleatório random=~1|Animal
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