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cursos:planeco:roteiro:12-glmm_rcmdr
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cursos:planeco:roteiro:12-glmm_rcmdr [2020/04/26 14:35] adalardo [Lendo os dados no Rcmdr] |
cursos:planeco:roteiro:12-glmm_rcmdr [2021/04/30 15:48] (atual) 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|}}]] | ||
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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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| - | Então, mãos à massa! | + | ==== Lendo os dados no Rcmdr ==== |
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| + | Depois de ler os dados no Rcmdr precisamos modificar a variável ''fExp'' para nomear os níveis. Como fizemos no roteiro do **LMM**. | ||
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| + | {{section>cursos:planeco:roteiro:11-lmm_rcmdr#lendo_os_dados_praias_no_r}} | ||
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| + | <WRAP center round tip 100%> | ||
| + | Para ler os dados e fazer as modificações no console do R use o código abaixo: | ||
| - | Para fazer isso pelo console do R copie e cole as seguintes linhas de códigos: | ||
| <code> | <code> | ||
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| + | </WRAP> | ||
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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.1587922537.txt.gz · Última modificação: 2020/04/26 14:35 por adalardo
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