[R-br] dúvida - modelo [OFF-TOPIC]

Fernando Colugnati fcolugnati em gmail.com
Sexta Agosto 17 11:45:54 BRT 2012 

Pois é, conheço o IPAQ e os vários problemas que ele traz....aliás, não
gosto muito do instrumento, se vc vir a "validação" dele vai acreditar
menos ainda.
Boa sorte!

Em 17 de agosto de 2012 09:52, Sérgio Henrique
<sergio.edfisica em gmail.com>escreveu:

> Oi Fernando!
> obrigado por sua contribuição
>
> Você tem toda razão, porém o objetivo dele é modelar a AF e não o gasto
> energético, pra isso vai utilizar algumas variáveis explicativas. Os
> indivíduos com 0 responderam o questionário, mas reportaram não praticar
> qualquer AF.  Ele utilizou o IPAQ pra chegar aos METs, sobre a distribuição
> foi só um olhar inicial, como fiquei com duvidas achei melhor perguntar. É
> lógico que dá para rodar um modelo logístico, porém não é o objetivo inicia
> dele...
>
> Abraços
>
>
> Em Aug 17, 2012, às 9:18 AM, Fernando Colugnati <fcolugnati em gmail.com>
> escreveu:
>
> Só um pitaco na modelagem do ponto de vista fisiológico...o fato do cara
> não fazer atividade física não implica ele em ter Gasto Energético 0 !!!!!!
> Se vc utilizar esta abordagem vai ter uma subestimação não real das médias
> ajustadas e uma superestimação de efeitos. Neste caso vcs deveriam ter no
> mínimo o gasto energético basal! Se vcs estiverem medindo o gasto
> energético pelo IPAQ (um questionário, que na verdade fornece METs, uma
> medida proxy de gasto energético) sugiro ver outros trabalhos que adequam
> este problema. Estes 0s devem ser pessoas que não responderam ao
> questionário por não fazerem atividades, mas isso não quer dizer que não
> gastam energia....neste caso, estes caras não deveriam entrar na modelagem.
>
> Outro ponto, mesmo medido como valores inteiros, também não faz sentido os
> dados seguirem uma distribuição Geométrica...na verdade vcs devem ter uma
> discretização deste dado, mas veja a definição da Geométrica e verá que não
> faz sentido. Nâo assumo uma distribuição pq os dados parecem com aquela
> distribuição, mas sim pelo processo que pode ter gerado aqueles dados, mas
> isso é pessoal...há escolas que fazem desta forma.
>
> Desculpem se dei pitacos desnecessários, mas pela breve descrição do
> problema isso me chamou a atenção!
>
> Abs
>
> Em 16 de agosto de 2012 22:47, Sérgio Henrique <sergio.edfisica em gmail.com>escreveu:
>
>> Oi
>>
>> Obrigado por sempre ajudar Benilton.
>>
>> Deixa eu tentar explicar o objetivo do trabalho.
>>
>> Na verdade que vai trabalhar com esses dados é um amigo no doutorado.
>>
>> A variável resposta é Atividade Física e ele quer modelar, na verdade,
>> seria gasto energético por AF, os 0 são indivíduos que não praticam AF, ou
>> seja, tem gasto 0, acima desse valor, são gastos energéticos de atividades
>> físicas quaisquer...
>> Os dados não são normais e quando tento normalizar com boxcox não roda
>> por conta dos 0.
>> Quando fiz um histograma dessa variável, me pareceu que os mesmos
>> apresentam distribuição geométrica, parei por aí...
>>
>> Obrigado mais uma vez.
>>
>> Enviado via iPod
>>
>> Em 16/08/2012, às 22:11, Benilton Carvalho <beniltoncarvalho em gmail.com>
>> escreveu:
>>
>> > modelagem envolve muito mais que os dados com os quais vc esta'
>> > trabalhando... na verdade, o processo gerador dos dados e' q e'
>> > relevante... vc precisa entender a "historia" dos dados...
>> >
>> > sobre os seus dados, pergunte-se: 1) eles sao sempre inteiros? 2) se
>> > sim, eles representam o numero de tentativas (de alguma coisa) ate' o
>> > primeiro sucesso (ou falha)? 3) se sim, cada uma dessas tentativas tem
>> > a mesma chance de sucesso (ou falha)?
>> >
>> > se sua resposta for "nao" para qq uma das perguntas acima, e' pouco
>> > provavel que uma geometrica seja a resposta q vc procura...
>> >
>> > b
>> >
>> > 2012/8/17 Sérgio Henrique almeida da silva ju <
>> sergio.edfisica em gmail.com>:
>> >> Olá
>> >>
>> >> Estou modelando um conjunto de dados e a variável resposta parece ter
>> >> distribuição geométrica, qual é a melhor forma de modelar esses dados?
>> >>
>> >> Abraços
>> >>
>> >>
>> >> dput(dados)
>> >> structure(list(AFtotal = structure(c(103L, 76L, 58L, 105L, 125L,
>> >> 163L, 106L, 146L, 227L, 187L, 5L, 117L, 147L, 39L, 232L, 2L,
>> >> 67L, 150L, 46L, 118L, 18L, 171L, 157L, 226L, 80L, 96L, 142L,
>> >> 162L, 128L, 152L, 109L, 10L, 108L, 102L, 47L, 208L, 122L, 78L,
>> >> 176L, 3L, 196L, 40L, 209L, 119L, 179L, 29L, 1L, 81L, 190L, 24L,
>> >> 204L, 28L, 92L, 136L, 104L, 85L, 91L, 15L, 141L, 13L, 11L, 121L,
>> >> 112L, 210L, 31L, 6L, 70L, 156L, 114L, 68L, 107L, 112L, 211L,
>> >> 167L, 1L, 215L, 88L, 213L, 194L, 136L, 220L, 199L, 136L, 9L,
>> >> 136L, 118L, 38L, 192L, 42L, 62L, 155L, 19L, 79L, 48L, 138L, 172L,
>> >> 134L, 231L, 231L, 216L, 136L, 195L, 130L, 101L, 217L, 205L, 174L,
>> >> 36L, 111L, 140L, 106L, 99L, 22L, 218L, 170L, 7L, 8L, 136L, 19L,
>> >> 62L, 25L, 123L, 1L, 137L, 220L, 97L, 52L, 169L, 190L, 216L, 1L,
>> >> 53L, 172L, 100L, 79L, 86L, 201L, 61L, 198L, 17L, 218L, 67L, 106L,
>> >> 193L, 1L, 138L, 164L, 200L, 190L, 133L, 129L, 74L, 186L, 72L,
>> >> 41L, 177L, 48L, 113L, 50L, 229L, 178L, 106L, 124L, 75L, 14L,
>> >> 148L, 218L, 191L, 19L, 219L, 30L, 1L, 71L, 112L, 172L, 21L, 221L,
>> >> 16L, 203L, 27L, 69L, 143L, 82L, 207L, 223L, 32L, 54L, 60L, 59L,
>> >> 1L, 97L, 149L, 63L, 132L, 212L, 214L, 1L, 1L, 165L, 77L, 20L,
>> >> 73L, 26L, 168L, 160L, 233L, 139L, 1L, 188L, 95L, 175L, 206L,
>> >> 93L, 144L, 135L, 56L, 6L, 189L, 197L, 45L, 30L, 35L, 1L, 4L,
>> >> 136L, 154L, 89L, 65L, 184L, 225L, 230L, 151L, 1L, 173L, 43L,
>> >> 44L, 33L, 182L, 34L, 153L, 1L, 1L, 90L, 106L, 110L, 98L, 1L,
>> >> 219L, 1L, 1L, 116L, 49L, 64L, 57L, 131L, 185L, 145L, 17L, 94L,
>> >> 1L, 180L, 1L, 120L, 159L, 51L, 172L, 181L, 183L, 7L, 87L, 106L,
>> >> 228L, 55L, 126L, 157L, 218L, 158L, 115L, 133L, 222L, 84L, 166L,
>> >> 1L, 37L, 1L, 1L, 202L, 66L, 12L, 1L, 83L, 23L, 110L, 233L, 231L,
>> >> 161L, 106L, 224L, 127L), .Label = c("0,00", "1.031,00", "1.035,00",
>> >> "1.042,50", "1.064,00", "1.080,00", "1.120,00", "1.155,00", "1.171,50",
>> >> "1.177,50", "1.179,00", "1.200,00", "1.204,50", "1.210,00", "1.218,00",
>> >> "1.220,00", "1.230,00", "1.233,00", "1.260,00", "1.275,00", "1.287,00",
>> >> "1.290,00", "1.314,00", "1.320,00", "1.356,00", "1.359,50", "1.400,00",
>> >> "1.410,00", "1.418,00", "1.440,00", "1.466,00", "1.480,00", "1.500,00",
>> >> "1.566,00", "1.572,00", "1.590,00", "1.611,00", "1.652,00", "1.680,00",
>> >> "1.722,00", "1.734,00", "1.740,00", "1.752,00", "1.800,00", "1.818,00",
>> >> "1.821,00", "1.833,00", "1.836,00", "1.854,00", "1.872,00", "1.900,00",
>> >> "1.920,00", "1.938,00", "10.080,00", "10.230,00", "10.557,00",
>> >> "10.680,00", "11.238,00", "12.000,00", "12.270,00", "12.420,00",
>> >> "120,00", "13.644,00", "13.860,00", "14.590,00", "150,00", "165,00",
>> >> "180,00", "2.002,50", "2.060,00", "2.078,00", "2.100,00", "2.120,00",
>> >> "2.157,00", "2.320,00", "2.332,50", "2.376,00", "2.382,00", "2.430,00",
>> >> "2.457,00", "2.475,00", "2.504,00", "2.520,00", "2.526,00", "2.532,00",
>> >> "2.556,00", "2.572,00", "2.580,00", "2.616,00", "2.640,00", "2.645,00",
>> >> "2.655,00", "2.706,00", "2.739,00", "2.745,00", "2.767,50", "2.784,00",
>> >> "2.798,00", "2.820,00", "2.841,00", "2.895,00", "2.937,00", "2.940,00",
>> >> "2.965,00", "21.515,00", "240,00", "247,50", "259,00", "26.862,00",
>> >> "264,00", "273,00", "297,00", "3.019,00", "3.035,00", "3.036,00",
>> >> "3.282,00", "3.306,00", "3.360,00", "3.497,00", "3.504,00", "3.510,00",
>> >> "3.540,00", "3.600,00", "3.615,00", "3.660,00", "3.710,00", "3.840,00",
>> >> "3.892,50", "3.900,00", "3.960,00", "3.977,00", "3.996,00", "300,00",
>> >> "318,00", "330,00", "360,00", "372,00", "396,00", "4.020,00",
>> >> "4.086,00", "4.092,00", "4.100,00", "4.140,00", "4.158,00", "4.200,00",
>> >> "4.219,50", "4.331,00", "4.359,00", "4.554,00", "4.618,00", "4.680,00",
>> >> "4.770,00", "407,50", "410,00", "420,00", "424,00", "480,00",
>> >> "495,00", "5.052,00", "5.160,00", "5.340,00", "5.622,00", "5.688,00",
>> >> "5.715,00", "5.745,00", "5.832,00", "5.940,00", "5.958,00", "510,00",
>> >> "516,00", "537,00", "540,00", "565,50", "570,00", "575,00", "576,00",
>> >> "585,00", "6.097,50", "6.285,00", "6.495,00", "6.556,00", "6.576,00",
>> >> "6.720,00", "6.746,00", "6.828,00", "639,00", "645,00", "655,00",
>> >> "66,00", "660,00", "678,00", "690,00", "693,00", "696,00", "7.056,00",
>> >> "7.074,00", "7.200,00", "7.236,00", "7.245,00", "7.500,00", "7.600,00",
>> >> "7.680,00", "7.860,00", "7.920,00", "720,00", "738,00", "754,00",
>> >> "754,50", "780,00", "795,00", "8.268,00", "8.467,50", "8.592,00",
>> >> "8.755,00", "8.820,00", "80,00", "801,00", "810,00", "812,00",
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>> >> "99,00", "990,00"), class = "factor")), .Names = "AFtotal", class =
>> >> "data.frame", row.names = c(NA,
>> >> -299L))
>> >>
>> >>
>> >> --
>> >> Sérgio Henrique Almeida da Silva Junior
>> >> Doutorando em Epidemiologia em Saúde Pública
>> >> Escola Nacional de Saúde Pública Sérgio Arouca - ENSP/FIOCRUZ
>> >> http://lattes.cnpq.br/1611345552843383
>> >> Tel: (21) 94429486/78101651 id: 123*20942
>> >>
>> >>
>> >>
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>> >> Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça
>> código
>> >> mínimo reproduzível.
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>> código mínimo reproduzível.
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