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cursos:planeco:roteiro:12-glmm_rcmdr
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cursos:planeco:roteiro:12-glmm_rcmdr [2020/04/26 14:43] adalardo [Lendo os dados no Rcmdr] |
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) ====== | + | |
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| + | * [[cursos:planeco:roteiro:12-glmm|{{:planeco:rlogo.png?20|}}]] | ||
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| + | </WRAP> | ||
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| + | ====== 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). | ||
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| + | ==== Modelando GLMMs: contagem ==== | ||
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| + | <WRAP center round tip 80%> | ||
| Para ler os dados e fazer as modificações no console do R use o código abaixo: | Para ler os dados e fazer as modificações no console do R use o código abaixo: | ||
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| 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
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