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cursos:planeco:roteiro:09-lm02b

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cursos:planeco:roteiro:09-lm02b [2022/04/15 15:30]
adriana [Modelos Lineares Múltiplos: preditoras contínuas e categóricas]
cursos:planeco:roteiro:09-lm02b [2022/04/15 16:10]
adriana [Biomassa de manguezais e variáveis ambientais]
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 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. ​ 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 **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.+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. Repita o mesmo procedimento para outra variável de sua escolha. Você pode fazer isso para todas as variáveis do modelo, se quiser.
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 10. 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]] ​ 10. 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]] ​
  
-10. Analise os resultados do modelo final.+11. Analise os resultados do modelo final.
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cursos/planeco/roteiro/09-lm02b.txt · Última modificação: 2022/04/15 17:03 por adriana