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cursos:planeco:roteiro:12-glmm_rcmdr

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cursos:planeco:roteiro:12-glmm_rcmdr [2020/04/26 14:42]
adalardo [Modelando GLMMs: contagem]
cursos:planeco:roteiro:12-glmm_rcmdr [2021/04/30 15:48]
adalardo [Lendo os dados no Rcmdr]
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-====== Modelos ​Mistos ​Generalizados (GLMM) ======+ 
 +<WRAP tabs> 
 +  * [[cursos:​planeco:​roteiro:​12-glmm_rcmdr|{{:​planeco:​logorcmdr01.png?​20|}}]] 
 +  * [[cursos:​planeco:​roteiro:​12-glmm|{{:​planeco:​rlogo.png?​20|}}]] 
 + 
 +</​WRAP>​ 
 + 
 + 
 +====== Modelos Generalizados ​Mistos ​(GLMM) ======
  
 Este roteiro é uma continuação do roteiro de [[cursos:​planeco:​roteiro:​11-lmm|]] (LMM), o qual deve ser feito e entendido bem antes de continuar. Também é importante que você já tenha estudado o roteiro de [[cursos:​planeco:​roteiro:​10-glm|]] (GLMs). Os modelos GLMM são uma extensão dessas duas abordagens reunidas. Este roteiro é uma continuação do roteiro de [[cursos:​planeco:​roteiro:​11-lmm|]] (LMM), o qual deve ser feito e entendido bem antes de continuar. Também é importante que você já tenha estudado o roteiro de [[cursos:​planeco:​roteiro:​10-glm|]] (GLMs). Os modelos GLMM são uma extensão dessas duas abordagens reunidas.
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 Perceba que os pontos vão ficando menos dispersos à medida que os valores de riqueza diminuem (e os de `NAP` aumentam). Perceba que os pontos vão ficando menos dispersos à medida que os valores de riqueza diminuem (e os de `NAP` aumentam).
 +
 +==== Modelando GLMMs: contagem ====
  
  
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 {{section>​cursos:​planeco:​roteiro:​11-lmm_rcmdr#​lendo_os_dados_praias_no_r}} {{section>​cursos:​planeco:​roteiro:​11-lmm_rcmdr#​lendo_os_dados_praias_no_r}}
  
-  * baixe o arquivo {{ :​cursos:​planeco:​roteiro:​praia.txt |dados vamos à praia}} 
-  * no R, mude o diretório de trabalho (pasta) para o diretório onde o dado se encontra 
-  * leia os dados <wrap hi>​praia.txt</​wrap>​ com o seguinte comando ((pode fazer isso pela interface do Rcmdr, mas lembre-se de atribuir o nome **dados** para esse conjunto de dados no Rcmdr)) 
-  * o arquivo é do tipo texto, com colunas separadas por tabulação ("​Tabs"​) e com decimal indicado por ponto ("​."​) 
-  * crie a variável ''​fExposure''​ como fator, como fizemos no LMM 
  
 +<WRAP center round tip 80%>
 +Para ler os dados e fazer as modificações no console do R use o código abaixo: ​
  
 <​code>​ <​code>​
  
-dados <- read.table("​praia.txt",​ header = TRUE, sep = "​\t"​ , as.is = TRUE) +praia <- read.table("​praia.txt",​ header = TRUE, sep = "​\t"​ , as.is = TRUE) 
-dados$fExposure <- factor(dados$fExp, levels = c("​low",​ "​high"​)) +praia$fExposure <- factor(praia$fExp, levels = c("​low",​ "​high"​)) 
-head(dados) #observando as primeiras linhas de dados +head(praia) #observando as primeiras linhas de dados 
-str(dados) # vendo se a estrutura dos dados está ok!+str(praia) # vendo se a estrutura dos dados está ok!
  
  
 </​code>​ </​code>​
 +
 +
 +</​WRAP>​
 +
  
 Agora, vamos modificar o modelo do roteiro de LMM apenas em relação à distribuição de probabilidades dos resíduos do modelo. Operacionalmente isso é bastante simples, basta usar a função ''​glmer()''​ do pacote ''​lme4''​ com a mesma formulação do modelo usada anteriormente,​ explicitando a distribuição (''​family = "​poisson"''​). Agora, vamos modificar o modelo do roteiro de LMM apenas em relação à distribuição de probabilidades dos resíduos do modelo. Operacionalmente isso é bastante simples, basta usar a função ''​glmer()''​ do pacote ''​lme4''​ com a mesma formulação do modelo usada anteriormente,​ explicitando a distribuição (''​family = "​poisson"''​).
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 Zuur, A., Ieno, E., Walker, N., Saveliev, A. & Smith, G. 2009. Mixed effects models and extensions in ecology with R. (Livro muito bom e completo sobre modelos mistos e aditivos) Zuur, A., Ieno, E., Walker, N., Saveliev, A. & Smith, G. 2009. Mixed effects models and extensions in ecology with R. (Livro muito bom e completo sobre modelos mistos e aditivos)
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cursos/planeco/roteiro/12-glmm_rcmdr.txt · Última modificação: 2021/04/30 15:48 por adalardo