[R-br] R2 para modelos Poisson ou Binomial Negativo

Sérgio Henrique sergio.edfisica em gmail.com
Quinta Junho 14 11:10:45 BRT 2012


Eu também não tinha ouvido falar desse cálculo para esses tipos de modelos,
mas como achei esse documento eu quis levantar esse debate.
É comum encontrar esses tipos de erros, por exemplo na área de validação de
escalas o alfa de Cronbach é muito utilizado para avaliação da consistência
interna, porém o mesmo é usado de forma errada, uma vez que os pressupostos
nunca são respeitados.

Abraços



Em Jun 14, 2012, às 10:20 AM, Fernando Colugnati <fcolugnati em gmail.com>
escreveu:

Na minha modesta opinião quase nada substitui a investigação visual de
resíduos (nem sempre fáceis de interpretar, dependendo da especificação do
modelo), valores preditos, e muita análise descritiva antes da
especificação, etc...não acho muito grave por vezes o modelo estar
inadequado, desde que se saiba onde está errando (a estimativa pode ser por
exemplo um bom indicativo de limiares inferiores, etc...mas desde que se
saiba que a estimativa está enviesada).

Para mim a  pior parte do R2 ainda é o fato de "coincidentemente", ao menos
o clássico R2, ser o quadrado da correlação de Pearson...na área da saúde
ao menos isso é usado como lei quase, e muito confundido nas
intrepretações. Já perdi a conta de quantas vezes tive de responder a isso
a revisores de artigos, tendo usado modelos logísticos ou poisson, como os
que motivaram este tópico.

Saudações

Em 14 de junho de 2012 10:12, Walmes Zeviani <walmeszeviani em gmail.com>escreveu:

> Eu sou da mesma opinião do Éder e eu ainda eliminaria da face da terra do
> CV (coeficiente de variação). O meu desapontamento vem do uso que se faz
> dessas medidas como indicativos de qualidade de modelos de regressão/anova.
> Eu tenho infinitos contra exemplos, até mesmo porque é fácil de simular, de
> que altos R² e baixos CV podem apresentar desvios de pressupostos. Essas
> coisas não são medidas de qualidade! Além do mais, existem pelo menos 8
> maneiras diferentes de calcular R² (Kvalseth, 1985), logo, saiba o que você
> está fazendo.
>
> Kvalseth, T.O. (1985). Cautionary note about R², Amer. Statistician, 39,
> 279-285.
>
> À disposição.
> Walmes.
>
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Fernando A.B. Colugnati


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