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cursos:planeco:roteiro:11-lmm_rcmdr
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cursos:planeco:roteiro:11-lmm_rcmdr [2022/04/27 10:26] adalardo [Ajustando os dados de Aveia] |
cursos:planeco:roteiro:11-lmm_rcmdr [2024/04/02 17:16] 127.0.0.1 edição externa |
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| ====== Modelos Lineares Mistos (LMM) ====== | ====== Modelos Lineares Mistos (LMM) ====== | ||
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| - | {{https://d3i71xaburhd42.cloudfront.net/e00b5c0fea6fb05b1370cc3dc537ed2e821033b7/5-Figure1-1.png?200 |}} | ||
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| - | Esse roteiro é baseado em um material desenvolvido por alunos de nosso programa de PG ((A versão original está disponível neste [[https://melinaleiteblog.netlify.com/2017/09/19/introducao-aos-modelos-mistos/|site]]))[[https://melinaleite.weebly.com/|Melina Leite]], [[https://mariliagaiarsa.weebly.com/|Marília Gaiarsa]] e [[http://www.guimaraes.bio.br/people.html|Lucas Medeiros]] e vem sendo modificado, ao longo dos anos, para adaptá-lo ao curso. Essa é a primeira versão utilizando o Rcmdr. | ||
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| * 2. Compreender a estrutura básica de um modelo linear misto. | * 2. Compreender a estrutura básica de um modelo linear misto. | ||
| * 3. Fazer uma análise de modelo misto no **Rcmdr** usando o pacote ''lme4'' (Bates et al. 2014) | * 3. Fazer uma análise de modelo misto no **Rcmdr** usando o pacote ''lme4'' (Bates et al. 2014) | ||
| - | * 4. Entender o //output// da função `lmer`. | + | * 4. Entender o //output// da função ''lmer''. |
| * 5. Decidir quais efeitos aleatórios e fixos manter no seu modelo final. | * 5. Decidir quais efeitos aleatórios e fixos manter no seu modelo final. | ||
| * 6. Tirar conclusões a partir da análise de um modelo misto por meio de teste de hipótese ou seleção de modelos. | * 6. Tirar conclusões a partir da análise de um modelo misto por meio de teste de hipótese ou seleção de modelos. | ||
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| </WRAP> | </WRAP> | ||
| - | Para explicar o que são modelos mistos e sua importância em ecologia, usaremos como exemplo um conjunto de dados presente no [[cursos:planeco:roteiro:11-lmm#referências_e_recomendações|capítulo 5 de Zuur et al. (2009)]]. Esses dados são referentes a um estudo sobre a riqueza de espécies da macrofauna em 9 praias na costa da Holanda. Em cada uma das praias os autores coletaram dados em cinco localidades diferentes. Para cada localidade existe informação sobre a altura da estação de amostragem em relação à altura média da maré (''NAP'', variável contínua) e também um índice de exposição da praia (''Exposure'', variável categórica). | + | |
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| + | ==== Riqueza em praias ==== | ||
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| + | Esse exemplo no roteiro é baseado em material desenvolvido por alunos de nosso programa de PG ((A versão original está disponível neste [[https://melinaleiteblog.netlify.com/2017/09/19/introducao-aos-modelos-mistos/|site]]))[[https://melinaleite.weebly.com/|Melina Leite]], [[https://mariliagaiarsa.weebly.com/|Marília Gaiarsa]] e [[http://www.guimaraes.bio.br/people.html|Lucas Medeiros]] e vem sendo modificado, ao longo dos anos, para adaptá-lo ao curso. | ||
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| + | Para exemplificar o que são modelos mistos e sua importância em ecologia, usaremos como exemplo um conjunto de dados presente no [[cursos:planeco:roteiro:11-lmm#referências_e_recomendações|capítulo 5 de Zuur et al. (2009)]]. Esses dados são referentes a um estudo sobre a riqueza de espécies da macrofauna em 9 praias na costa da Holanda. Em cada uma das praias os autores coletaram dados em cinco localidades diferentes. Para cada localidade existe informação sobre a altura da estação de amostragem em relação à altura média da maré (''NAP'', variável contínua) e também um índice de exposição da praia (''Exposure'', variável categórica). | ||
| Vamos supor que estamos interessados em verificar se a altura em relação à altura média da maré (variável ''NAP'') influencia a riqueza de espécies nessas praias, deixando de lado a variável de exposição nesse momento. Podemos, por exemplo, construir um **modelo linear simples** da seguinte forma: | Vamos supor que estamos interessados em verificar se a altura em relação à altura média da maré (variável ''NAP'') influencia a riqueza de espécies nessas praias, deixando de lado a variável de exposição nesse momento. Podemos, por exemplo, construir um **modelo linear simples** da seguinte forma: | ||
| Linha 231: | Linha 237: | ||
| fixLMM | fixLMM | ||
| - | #criando objeto com os coeficientes do modelo (efeitos fixos) | + | #criando objeto com os coeficientes do modelo (efeitos aleatorios) |
| randLMM <- ranef(lmm.riq)$Beach | randLMM <- ranef(lmm.riq)$Beach | ||
cursos/planeco/roteiro/11-lmm_rcmdr.txt · Última modificação: 2024/04/04 16:58 (edição externa)
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