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cursos:planeco:roteiro:11-lmm_rcmdr

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cursos:planeco:roteiro:11-lmm_rcmdr [2022/04/27 10:24]
adalardo [Ajustando os dados de Aveia]
cursos:planeco:roteiro:11-lmm_rcmdr [2024/04/02 10:59]
127.0.0.1 edição externa
Linha 1: Linha 1:
 ====== Modelos Lineares Mistos (LMM) ====== ​ ====== Modelos Lineares Mistos (LMM) ====== ​
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-{{https://​d3i71xaburhd42.cloudfront.net/​e00b5c0fea6fb05b1370cc3dc537ed2e821033b7/​5-Figure1-1.png?​200 ​ |}} 
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-Esse roteiro é baseado em um material desenvolvido por alunos de nosso programa de PG ((A versão original está disponível neste [[https://​melinaleiteblog.netlify.com/​2017/​09/​19/​introducao-aos-modelos-mistos/​|site]]))[[https://​melinaleite.weebly.com/​|Melina Leite]], [[https://​mariliagaiarsa.weebly.com/​|Marília Gaiarsa]] e [[http://​www.guimaraes.bio.br/​people.html|Lucas Medeiros]] e vem sendo modificado, ao longo dos anos, para adaptá-lo ao curso. Essa é a primeira versão utilizando o Rcmdr. ​ 
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-Para explicar ​o que são modelos mistos e sua importância em ecologia, usaremos como exemplo um conjunto de dados presente no [[cursos:​planeco:​roteiro:​11-lmm#​referências_e_recomendações|capítulo 5 de Zuur et al. (2009)]]. Esses dados são referentes a um estudo sobre a riqueza de espécies da macrofauna em 9 praias na costa da Holanda. Em cada uma das praias os autores coletaram dados em cinco localidades diferentes. Para cada localidade existe informação sobre a altura da estação de amostragem em relação à altura média da maré (''​NAP'',​ variável contínua) e também um índice de exposição da praia (''​Exposure'',​ variável categórica). ​+ 
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 +==== Riqueza em praias ==== 
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 +{{https://​d3i71xaburhd42.cloudfront.net/​e00b5c0fea6fb05b1370cc3dc537ed2e821033b7/​5-Figure1-1.png?​200 ​ |}} 
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 +Esse exemplo no roteiro é baseado em material desenvolvido por alunos de nosso programa de PG ((A versão original está disponível neste [[https://​melinaleiteblog.netlify.com/​2017/​09/​19/​introducao-aos-modelos-mistos/​|site]]))[[https://​melinaleite.weebly.com/​|Melina Leite]], [[https://​mariliagaiarsa.weebly.com/​|Marília Gaiarsa]] e [[http://​www.guimaraes.bio.br/​people.html|Lucas Medeiros]] e vem sendo modificado, ao longo dos anos, para adaptá-lo ao curso.  
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 +Para exemplificar ​o que são modelos mistos e sua importância em ecologia, usaremos como exemplo um conjunto de dados presente no [[cursos:​planeco:​roteiro:​11-lmm#​referências_e_recomendações|capítulo 5 de Zuur et al. (2009)]]. Esses dados são referentes a um estudo sobre a riqueza de espécies da macrofauna em 9 praias na costa da Holanda. Em cada uma das praias os autores coletaram dados em cinco localidades diferentes. Para cada localidade existe informação sobre a altura da estação de amostragem em relação à altura média da maré (''​NAP'',​ variável contínua) e também um índice de exposição da praia (''​Exposure'',​ variável categórica). ​
  
 Vamos supor que estamos interessados em verificar se a altura em relação à altura média da maré (variável ''​NAP''​) influencia a riqueza de espécies nessas praias, deixando de lado a variável de exposição nesse momento. Podemos, por exemplo, construir um **modelo linear simples** da seguinte forma: Vamos supor que estamos interessados em verificar se a altura em relação à altura média da maré (variável ''​NAP''​) influencia a riqueza de espécies nessas praias, deixando de lado a variável de exposição nesse momento. Podemos, por exemplo, construir um **modelo linear simples** da seguinte forma:
Linha 231: Linha 237:
 fixLMM fixLMM
  
-#criando objeto com os coeficientes do modelo (efeitos ​fixos)+#criando objeto com os coeficientes do modelo (efeitos ​aleatorios)
  
 randLMM <- ranef(lmm.riq)$Beach randLMM <- ranef(lmm.riq)$Beach
Linha 776: Linha 782:
 ==== Atividade ==== ==== Atividade ====
  
-  * Construa um modelo cheio tendo como variável resposta o rendimento de cultivo (''​ Y ''​) e como preditoras as variáveis fixas variedade (''​ V ''​),​ adubação nitrogenada (''​ N ''​) e a interação entre as duas. Como estrutura aleatória utilize o fator aleatório plot (''​ P ''​) aninhado dentro de bloco (''​ B ''​)((a sintaxe ​aqui é ''​(1|B/​P)''​)). Note que como não temos variáveis fixas contínuas, apenas categóricas, ​portanto ​não há como modelar a inclinação do modelo, apenas o intercepto.+  * Construa um modelo cheio tendo como variável resposta o rendimento de cultivo (''​ Y ''​) e como preditoras as variáveis fixas variedade (''​ V ''​),​ adubação nitrogenada (''​ N ''​) e a interação entre as duas. Como estrutura aleatória utilize o fator aleatório plot (''​ P ''​) aninhado dentro de bloco (''​ B ''​), com a sintaxe ​ ''​(1|B/​P)''​. Note quecomo não temos variáveis fixas contínuas, apenas categóricas,​ não há como modelar a inclinação do modelo, apenas o intercepto.
   * Faça a simplificação da estrutura fixa das preditoras e chegue ao modelo mínimo adequado.   * Faça a simplificação da estrutura fixa das preditoras e chegue ao modelo mínimo adequado.
   * Faça a interpretação biológica do resultado baseado nos coeficientes fixos e da variação associada aos fatores aleatórios.   * Faça a interpretação biológica do resultado baseado nos coeficientes fixos e da variação associada aos fatores aleatórios.
cursos/planeco/roteiro/11-lmm_rcmdr.txt · Última modificação: 2024/04/04 16:58 (edição externa)