Diferenças

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--- cursos:planeco:roteiro:09-lm02b [2022/04/15 14:46]
adriana [Biomassa de manguezais e variáveis ambientais]
+++ cursos:planeco:roteiro:09-lm02b [2022/04/15 16:10]
adriana [Biomassa de manguezais e variáveis ambientais]
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   * Outra opção é avaliar graficamente as correlações entre as variáveis. Para isso, entre em **Gráficos -> Matriz de Dispersão** e selecione todas as variáveis preditoras contínuas. Na aba **Opções** selecione "Linhas de quadrados mínimos" e clique em OK. Na figura que foi gerada, você poderá avaliar quais pares de variáveis parecem ter uma maior correlação entre elas.
-<WRAP center round important 80%>
+<WRAP center round important 90%>
 Esse procedimento de analisar a correlação entre todas as nossas variáveis preditoras contínuas deveria ser sempre realizado antes de fazermos nossas análises.
 </WRAP>
-. Ajuste um modelo relacionando AGB-carbon com todas as variáveis preditoras, mas ainda sem incluir as interações. No resumo do modelo, repare nos efeitos e na significância de cada um dos parâmetros.
+. Ajuste um modelo, relacionando AGB-carbon com todas as variáveis preditoras, mas ainda sem incluir as interações. Nomeie esse modelo como "carbon1". No //summary// do modelo, repare nos efeitos e na significância de cada um dos parâmetros.
-. Calcule os VIFs((A função utilizada no R Commander para calcular o ''VIF'' utiliza uma variante chamada ''GVIF'', uma generalização que pode ser aplicada também para variáveis categóricas com a mesma interpretação colocada acima((o ''GVIF'' foi desenvolvida pelo John Fox, mesmo autor do Rcmdr. Veja o artigo no link [[https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/01621459.1992.10475190]])). )) para as variáveis incluídas no modelo
+. Calcule os VIFs((A função utilizada no R Commander para calcular o ''VIF'' utiliza uma variante chamada ''GVIF'', uma generalização que pode ser aplicada também para variáveis categóricas com a mesma interpretação colocada acima o ''GVIF'' foi desenvolvida pelo John Fox, mesmo autor do Rcmdr. Veja o artigo no link [[https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/01621459.1992.10475190]])) para as variáveis incluídas no modelo
 Para isso, entre em **Modelos -> Diagnóstico numérico -> Fatores de Inflação de Variância**.
 O primeiro resultado apresentado é uma linha com os valores de VIF para cada parâmetro do modelo. O segundo resultado apresentado é uma matriz de correlação das __estimativas dos parâmetros__. Note que os valores são diferentes das correlações feitas diretamente para as variáveis (item 3, acima).
-<WRAP center round important 80%>
+<WRAP center round important 90%>
-Importante: Como o valor de VIF de cada parâmetro depende de quais outros parâmetros estão sendo incluídos no modelo, só é possível calcular os VIFs depois de ter ajustado um modelo. Ao usar o R Commander, fique sempre atento(a) se o modelo ativo é o modelo para o qual você quer calcular os VIFs.
+Importante: Como o valor de VIF de cada parâmetro depende de quais outros parâmetros estão sendo incluídos no modelo, só é possível calcular os VIFs depois de ter ajustado um modelo. Ao usar o R Commander, fique sempre atento(a) se o modelo ativo é realmente o modelo para o qual você quer calcular os VIFs.
 </WRAP>
+<WRAP center round box 70%>
-. Pausa para checar os valores dos VIFs:
+**PAUSA OPCIONAL** caso você queira aprender a calcular manualmente os valores de VIF:
-Vamos agora checar se está claro como o VIF é calculado. Em primeiro lugar, reveja a equação de cálculo de VIF apresentada acima.
+Em primeiro lugar, reveja a equação de cálculo de VIF apresentada acima.
-Vamos calcular manualmente o valor de VIF para uma variável preditora e comparar com o valor obtido acima no Rcmdr. Para isso, precisamos calcular o R<sup>2</sup> da relação entre essa variável preditora e todas as outras preditoras que estavam nesse modelo ("modbird1"). Para isso, essa variável preditora na qual estamos interessados em calcular o VIF (especificamente para esse modelo completo) passará agora a ser a variável resposta de um novo modelo que criaremos. Então, vamos fazer isso para a variável AET:
+Agora, vamos calcular manualmente o valor de VIF para a variável preditora **lat** e comparar com o valor obtido acima no R Commander. Para isso, precisamos calcular o R<sup>2</sup> da relação entre essa variável preditora e todas as outras preditoras que estavam no modelo completo, sem as interações (carbon1). Para isso, vamos criar um novo modelo no qual a variável para a qual estamos interessados em calcular o VIF (**lat**) passará agora a ser a __variável resposta__ desse novo modelo que criaremos.
-Entre em **Estatísticas -> Ajuste de Modelos -> Modelo Linear**. Coloque AET como variável resposta na caixa da esquerda da equação e coloque as outras 4 variáveis preditoras na caixa da direita da equação. Defina o nome desse modelo como "vif_aet". No resumo do modelo será apresentado um valor de R<sup>2</sup> Múltiplo (//Multiple R-square//). Utilize esse valor na equação de cálculo de VIF e veja se o resultado é igual ao valor de VIF calculado pelo Rcmdr. Deveria ser. Se não foi, peça ajuda a alguém da equipe.
+Entre em **Estatísticas -> Ajuste de Modelos -> Modelo Linear**. Coloque **lat** como __variável resposta__ na caixa da esquerda da equação e coloque as outras 2 variáveis preditoras (**temp** + **ppt**) na caixa da direita da equação. Defina o nome desse modelo como "viflat". No //summary// do modelo será apresentado o valor de R<sup>2</sup> Múltiplo (//Multiple R-square//). Utilize esse valor na equação de cálculo de VIF e veja se o resultado é igual ao valor de VIF calculado pelo R Commander para a variável **lat** a partir do modelo "carbon1" feito acima. Deveria ser. Se não foi, peça ajuda a alguém da equipe.
 Repita o mesmo procedimento para outra variável de sua escolha. Você pode fazer isso para todas as variáveis do modelo, se quiser.
+</WRAP>
+Continuando nossa análise sobre o estoque de Carbono em manguezais:
-. **Continuando nossa análise:** Analisando o resultado dos VIFs, se houver alguma variável com valor maior que 4, ajuste um novo modelo no qual a variável com o maior VIF seja removida. Coloque "modbird2" como nome desse modelo. Olhe para o //summary// desse modelo e para as variáveis que permaneceram nele. Cheque os valores dos coeficientes e a significância de cada variável em relação ao modelo "modbird1". Houve alguma alteração? Alguma variável deixou de ser significativa? Alguma variável passou a ser significativa? O sinal do efeito mudou?
+. Após analisar os valores dos VIFs do modelo "carbon1", se houver alguma variável com valor maior que 4, remova a variável com o maior VIF e ajuste um novo modelo. Coloque "carbon2" como nome desse modelo. Olhe para o //summary// desse modelo e para as variáveis que permaneceram nele. Cheque os valores dos coeficientes e a significância de cada variável em relação ao modelo "carbon1". **Houve alguma alteração? Alguma variável deixou de ser significativa? Alguma variável passou a ser significativa? O sinal do efeito mudou?**
-Depois, calcule os VIFs das variáveis do "modbird2" e veja se ainda tem alguma variável com VIF maior que 4.
-. Repita esses procedimentos até não haver nenhuma variável com VIF maior que 4.
+. Calcule os VIFs das variáveis do modelo "carbon2" usando o caminho **Modelos -> Diagnóstico numérico -> Fatores de Inflação de Variância** e veja se ainda tem alguma variável com VIF maior que 4.
-. Mesmo sem ter variáveis colineares, é possível que algumas das variáveis remanescentes não sejam relevantes para definir o número de espécies de aves. Então, agora, crie um modelo completo, que inclua as variáveis remanescentes e suas interações e realize o procedimento de seleção do modelo mínimo plausível pelo método de simplificação para o mínimo adequado, conforme explicado no roteiro I de MLM.
+. Repita os procedimentos anteriores até não haver nenhuma variável com VIF maior que 4.
-. Analise os resultados do modelo final.
+. E possível que algumas das variáveis remanescentes, mesmo que não sejam colineares entre si, não sejam relevantes para definir o estoque de carbono em manguezais. Então, para iniciar o procedimento de seleção de modelos, crie um modelo completo  que inclua as variáveis remanescentes **e suas interações** (nomeie como "carbon_int"). Analise o //summary//do modelo.
+. Realize o procedimento de seleção do modelo mínimo plausível pelo método de simplificação para o mínimo adequado, conforme explicado no item [[cursos:planeco:roteiro:09-lm02#simplificando_modelos|Simplificando modelos]] do roteiro I de Modelos Lineares Múltiplos]]
-===== Modelos Lineares Múltiplos: preditoras contínuas e categóricas =====
+. Analise os resultados do modelo final.
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+\\
+\\
-{{:cursos:planeco:roteiro:plotBabies01.png?400  |}}
-Nesse último tópico do bloco vamos resgatar os principais conceitos que emergiram com a generalização do modelo linear, agora com múltiplas preditoras, a partir de um exemplo que tem duas variáveis preditoras contínuas e duas categórica. Acreditamos que esse exemplo incorpora as complexidades tratadas e ajuda a agrupar os tópicos que devem ficar atentos nos modelos com múltiplas preditoras.
+===== Modelos Lineares Múltiplos: preditoras contínuas e categóricas =====
+{{:cursos:planeco:roteiro:plotBabies01.png?300  |}}
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+Nesse último tópico do bloco vamos resgatar os principais conceitos que emergiram com a generalização do modelo linear, agora com múltiplas preditoras, a partir de um exemplo que tem duas variáveis preditoras contínuas e duas categórica. Acreditamos que esse exemplo incorpora as complexidades tratadas e ajuda a agrupar os tópicos que devem ficar atentos nos modelos com múltiplas preditoras.
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 <WRAP center round box 60%>
@@ Linha 142: / Linha 161: @@
   * compreender os termos de interação;
   * compor o predito pelo modelo a partir dos coeficientes;
-  * interpretar biológicamente o resultado do modelo.
+  * interpretar biologicamente o resultado do modelo.
 </WRAP>
+\\
+\\
 ==== VIF e as interações ====

Laboratório de Ecologia de Florestas Tropicais

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