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cursos:planeco:roteiro:09-lm02b
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cursos:planeco:roteiro:09-lm02b [2022/04/15 15:18] adriana [Biomassa de manguezais e variáveis ambientais] |
cursos:planeco:roteiro:09-lm02b [2022/04/15 17:03] (atual) adriana |
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| 3. Inspecione a correlação entre todas as variáveis preditoras contínuas: | 3. Inspecione a correlação entre todas as variáveis preditoras contínuas: | ||
| - | Para fazer isso no R Commander, você tem duas opções: | + | Para fazer isso no //Rcmdr//, você tem duas opções: |
| - | * Uma opção é avaliar numericamente as correlações. Para isso, entre em **Estatísticas-> Resumos -> Matriz de Correlação**, selecione todas as variáveis preditoras e clique em OK. Você verá os valores de correlação de todos os pares de variáveis. Observando os valores mais altos de correlação, você já pode ter uma ideia se existem variáveis com potencial para apresentar colinearidade. | + | * Uma opção é avaliar numericamente as correlações. Para isso, entre em **Statistics-> Summary -> Correlation Matrix**, selecione todas as variáveis preditoras e clique em OK. Você verá os valores de correlação de todos os pares de variáveis. Observando os valores mais altos de correlação, você já pode ter uma ideia se existem variáveis com potencial para apresentar colinearidade. |
| - | * 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. | + | * Outra opção é avaliar graficamente as correlações entre as variáveis. Para isso, entre em **Graphics -> Dispersion Matrix** e selecione todas as variáveis preditoras contínuas. Na aba **Options** selecione "Minimum Square Line" 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 90%> | <WRAP center round important 90%> | ||
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| - | 5. 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 | + | 5. Calcule os VIFs((A função utilizada no //Rcmdr// 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**. | + | Para isso, entre em **Models -> Numerical diagnostics -> Variance-inflation factors**. 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). |
| - | 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 90%> | <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 //Rcmdr//, fique sempre atento(a) se o modelo ativo é realmente o modelo para o qual você quer calcular os VIFs. |
| </WRAP> | </WRAP> | ||
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| Em primeiro lugar, reveja a equação de cálculo de VIF apresentada acima. | Em primeiro lugar, reveja a equação de cálculo de VIF apresentada acima. | ||
| - | 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 //Rcmdr//. 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 **Statistics -> Fit models -> Linear model**. 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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| - | 6. **Continuando nossa análise:** 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?** | + | Continuando nossa análise sobre o estoque de Carbono em manguezais: |
| - | 7. 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. | + | 6. 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?** |
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| + | 7. Calcule os VIFs das variáveis do modelo "carbon2" usando o caminho **Models -> Numerical diagnostics -> Variance-inflation factors** e veja se ainda tem alguma variável com VIF maior que 4. | ||
| 8. Repita os procedimentos anteriores até não haver nenhuma variável com VIF maior que 4. | 8. Repita os procedimentos anteriores até não haver nenhuma variável com VIF maior que 4. | ||
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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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| ===== Modelos Lineares Múltiplos: preditoras contínuas e categóricas ===== | ===== Modelos Lineares Múltiplos: preditoras contínuas e categóricas ===== | ||
| - | {{:cursos:planeco:roteiro:plotBabies01.png?400 |}} | + | {{: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. | 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%> | <WRAP center round box 60%> | ||
| Linha 146: | Linha 160: | ||
| * compreender os termos de interação; | * compreender os termos de interação; | ||
| * compor o predito pelo modelo a partir dos coeficientes; | * compor o predito pelo modelo a partir dos coeficientes; | ||
| - | * interpretar biológicamente o resultado do modelo. | + | * interpretar biologicamente o resultado do modelo. |
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| ==== VIF e as interações ==== | ==== VIF e as interações ==== | ||
cursos/planeco/roteiro/09-lm02b.1650046736.txt.gz · Última modificação: 2022/04/15 15:18 por adriana
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