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+ | <WRAP center round todo 80%> | ||
- | === Ajustando os dados === | + | === Ajustando os dados: riqueza em praias === |
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+ | </WRAP> | ||
- | ===== Escolha dos efeitos aleatórios ===== | + | ==== Seleção dos efeitos aleatórios: riqueza em praias ==== |
Existem modelos e, portanto, perguntas e delineamentos amostrais que requerem apenas um efeito aleatório para indicar o agrupamento dos dados. Entretanto, como colocado na seção anterior, há também modelos que podem incluir mais de um efeito aleatório. Esse é o caso da interação entre ''praia'' e ''NAP'' mencionada acima. | Existem modelos e, portanto, perguntas e delineamentos amostrais que requerem apenas um efeito aleatório para indicar o agrupamento dos dados. Entretanto, como colocado na seção anterior, há também modelos que podem incluir mais de um efeito aleatório. Esse é o caso da interação entre ''praia'' e ''NAP'' mencionada acima. | ||
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Note que quando observamos o primeiro gráfico desse tutorial, parecia que a inclusão de diferentes inclinações para cada praia no modelo seria importante. Porém, o resultado desse teste acima nos indica que, apesar de algumas praias terem inclinações aparentemente diferentes, não ganhamos muita informação adicional relevante ao incluir inclinações diferentes para todas as nove praias. | Note que quando observamos o primeiro gráfico desse tutorial, parecia que a inclusão de diferentes inclinações para cada praia no modelo seria importante. Porém, o resultado desse teste acima nos indica que, apesar de algumas praias terem inclinações aparentemente diferentes, não ganhamos muita informação adicional relevante ao incluir inclinações diferentes para todas as nove praias. | ||
- | ===== Estrutura fixa do modelo ===== | + | ==== Estrutura fixa do modelo: riqueza de praias ==== |
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<WRAP center round alert 90%> | <WRAP center round alert 90%> | ||
- | **OPS!** Olhando o gráfico diagnóstico dos resíduos, parece que os dados não são tão homocedásticos como deveriam, pois vemos algo parecido com um funil se abrindo da esquerda para a direita, o que indica que o modelo viola esta premissa. Isso não deveria ser uma surpresa já que a variável ''Richness'' é uma contagem e como tal tem a variância acoplada à média. | + | **OPS!** Olhando o gráfico diagnóstico dos resíduos, parece que os dados não são tão homocedásticos como deveriam, pois vemos algo parecido com um funil se abrindo da esquerda para a direita, o que indica que o modelo viola esta premissa. Isso não deveria ser um |
+ | === Ajustando os dados === | ||
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+ | Os dados que estamos usando estão disponíveis no [[https://github.com/jmadin/zuur/blob/master/data/RIKZ.txt|github do livro do Zuur et al. (2009)]]. A variável ''Exposure'' originalmente tem ''3'' níveis: ''8'', ''10'' e ''11''. Como o nível ''8'' foi observado apenas em uma praia, reclassificamos esta praia para o nível seguinte, no caso o ''10'' (Zuur et al. 2009). | ||
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+ | A partir da variável ''Exposure'', criamos a ''fExp'' que contempla apenas os valores **10** e **11** para designar os dois níveis de exposição das praias. Para tornar essa variável mais explicita com relação ao seu significado vamos transformar os valores **10** e **11** de ''fExp'' em fatores **low** e **high**, nesta ordem, criando uma nova variável ''fExposure'': | ||
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+ | * abra o menu ''Data'' > ''Manage variables in active data set'' > ''Convert numeric variables to factors...''; | ||
+ | * coloque o nome da nova variável como ''fExposure'' no campo ''<same as variable>''; | ||
+ | * deixe selecionada a opção ''Supply level names''; | ||
+ | * no quadro que irá se abrir digite ''low'' para o valor ''10'' e ''high'' para o valor ''11''; | ||
+ | * após criar verifique se a variável foi corretamente criada clicando no botão ''View data set''. | ||
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+ | a surpresa já que a variável ''Richness'' é uma contagem e como tal tem a variância acoplada à média. | ||
**E agora??!** Bem, quase sempre existe um caminho! O problema aqui é que assumimos que a riqueza de espécies, uma variável de contagem, poderia ser modelada como uma distribuição normal. Entretanto, dados de contagem geralmente são melhor modelados usando a distribuição de ''Poisson''. Já aprendemos isso no tutorial [[cursos:planeco:roteiro:10-glmpoisson]]. | **E agora??!** Bem, quase sempre existe um caminho! O problema aqui é que assumimos que a riqueza de espécies, uma variável de contagem, poderia ser modelada como uma distribuição normal. Entretanto, dados de contagem geralmente são melhor modelados usando a distribuição de ''Poisson''. Já aprendemos isso no tutorial [[cursos:planeco:roteiro:10-glmpoisson]]. | ||
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**PARA ENTREGAR ANTES DA PRÓXIMA AULA** | **PARA ENTREGAR ANTES DA PRÓXIMA AULA** | ||
- | Acesse o [[https://forms.gle/WBDh238JvtpmuvV9A|formulário]] e responda às questões propostas referentes aos dados sobre a riqueza em praias. | + | Acesse o [[https://forms.gle/AEk1zdTyYzXu2MnV7|formulário]] e responda às questões propostas referentes aos dados sobre a riqueza em praias. |
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- | {{url>https://forms.gle/WBDh238JvtpmuvV9A}} | + | |
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**PARA ENTREGAR ANTES DA PRÓXIMA AULA** | **PARA ENTREGAR ANTES DA PRÓXIMA AULA** | ||
- | Acesse o [[https://forms.gle/ciCcS4ytXDBJyrfn9|formulário]] e responda às questões propostas referentes aos dois exemplos (Praias e Aveia) trabalhados nesse tutorial. | + | Acesse o [[https://forms.gle/T9LpETUubgpq8QN48|formulário]] e responda às questões propostas referentes aos dois exemplos (Praias e Aveia) trabalhados nesse tutorial. |
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- | {{url>https://forms.gle/ciCcS4ytXDBJyrfn9}} | ||
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