Diferenças

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@@ Linha 61: / Linha 61: @@
-=====  Modelos Plausíves =====
+=====  Modelos Plausíveis =====
@@ Linha 85: / Linha 85: @@
 */
+===== Simplificando Modelos =====
+<WRAP center round box 80%>
+{{ youtube>5av4ffv89A0 |}}
+</WRAP>
+Durante o curso usaremos o procedimento de simplificar o modelo a partir do modelo cheio.
+O procedimento consiste em comparar modelos aninhados((o modelo mais simples está contido no mais complexo)), dois a dois, retendo o que está mais acoplado aos dados. Para comparar os modelos utilizaremos o procedimento da partição da variância baseado na tabela de anova. Quando os modelo comparados são diferentes retemos o mais complexo, pois explica mais variação dos dados ((Este é um atributo associado aos modelos aninhados: aquele que tem mais variáveis ou parâmetros só pode explicar mais ou a mesma quantidade de variação do mais simples, já que todos os parâmetros do modelo mais simples estão contidos no mais complexo)). Por outro lado, quando os modelos não são diferentes no seu poder explicativo, retemos o modelo mais simples, apoiados no princípio da parcimônia. Para tomar a decisão se os modelos são iguais ou diferentes utilizamos a estatística ''F'' da tabela de anova.
+<WRAP center round box 80%>
+==== Princípio da parcimônia (Navalha de Occam) ====
+  * número de parâmetros menor possível
+  * linear é melhor que não-linear
+  * reter menos pressupostos
+  * simplificar ao mínimo adequado
+  * explicações mais simples são preferíveis
+</WRAP>
+<WRAP center round box 80%>
+==== Método do modelo cheio ao mínimo adequado ====
+  - ajuste o modelo máximo (cheio)
+  - simplifique o modelo:
+    * inspecione os coeficientes (summary)
+    *  remova termos não significativos ((um de cada vez))
+  - ordem de remoção de termos:
+    * interações não significativas (primeiro as de maior ordem)
+    * termos quadráticos ou não lineares
+    * variáveis explicativas não significativas
+  - caso faça sentido, agrupe níveis de fatores sem diferença
+  - verifique se a ordem de remoção não interfere na seleção do modelo
+    * retorne ao modelo cheio
+    * retire as variáveis que não foram retidas no outro procedimento em outra ordem
+    * confirme que o modelo mínimo adequado é o mesmo
+  - Faça o diagnóstico do modelo mínimo adequado
+  - Interprete o modelo selecionado
+</WRAP>
+<WRAP center round box 80%>
+==== Tomada de decisão  ====
+<WRAP center round tip 80%>
+** A diferença não é significativa: **
+    * retenha o modelo mais simples
+    * continue simplificando
+</WRAP>
+<WRAP center round tip 80%>
+**A difereça é significativa: **
+    * retenha o modelo complexo
+    * verifique se existe termo que pode e ainda não foi retirado
+    * caso não haja nenhum termo que possa ser retirado, este é o modelo __MINÍMO ADEQUADO__
+</WRAP>
+</WRAP>
+<WRAP center round box 60%>
+  * compare os modelos plausíveis do tópico anterior;
+  * interprete o modelo mínimo adequado.
+</WRAP>

Laboratório de Ecologia de Florestas Tropicais

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