[R-br] Variáveis contínuas explicando Variáveis categóricas

[Jefferson Ferreira-Ferreira]

Professor daniel,
Obrigado pela resposta. Ainda não testei essa alternativa. Mas a
desvantagem dessa abordagem seria o grande número de modelos a serem
ajustados, visto que tenho 11 variáveis explicativas categóricas para duas
variáveis resposta numéricas contínuas. Isso me faria ajustar 22 modelos
que teriam como premissa a independencia entre as variáveis explicativas.

O que quero dizer é: o quanto a combinação das variáveis categóricas c1 c2
c3 c4 c5 c6... etc (biárias =0 ou 1)  explicam meu x (numérico contínuo).

Será que existe um modo de eu ajustar dois modelos? Tipo com a variável
resposta X em função de todas as varíaveis explicativas categóricas e outro
modelo com a variável resposta Y em função de todas as variáveis
explicativas categóricas?



c1 c2 c3 c4 x y
0 1 1 1 931 623
0 1 0 0 163 259
1 0 1 0 690 306
1 0 1 0 690 306


-- 

*Jefferson Ferreira-Ferreira*

Geógrafo – GEOPROCESSAMENTO IDSM | Coordenadoria de TI


Jefferson.ferreira em mamiraua.org.br

*Instituto de Desenvolvimento Sustentável Mamirauá*

Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação

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*Contatos particulares:*
*(55) 9615-0100*




Em 18 de setembro de 2014 12:56, Daniel Tiezzi <dtiezzi em usp.br> escreveu:

> Você precisa fazer uma regressão.
>
> Segue um modelo
>
> # Regression analyses, standardized
> model1.z <- lm(scale(PE$endurance) ~ scale(PE$age))
> summary(model1.z)
> confint(model1.z)
>
> model2.z <- lm(scale(PE$endurance) ~ scale(PE$activeyears))
> summary(model2.z)
> confint(model2.z)
>
> model3.z <- lm(scale(PE$endurance) ~ scale(PE$age) + scale(PE$activeyears))
> summary(model3.z)
> confint(model3.z)
>
> # Conduct a model comparison NHST to compare the fit of model2.z to the
> fit of model3.z
> anova(model2.z, model3.z)
>
>
> Acho que seria assim
>
>
> Daniel
>
>
>
>
> Daniel Tiezzi, MD, PhD
> Professor Associado
> Departamento de Ginecologia e Obstetrícia
> Setor de Mastologia e Oncologia Ginecológica
> Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto - USP
> Tel.: 16 3602-2488
> e-mail: dtiezzi em fmrp.usp.br
>
>
>
>
>
> On Sep 18, 2014, at 12:47 PM, Jefferson Ferreira-Ferreira <
> jecogeo em gmail.com> wrote:
>
>
> Prezados;
>
> Uma dúvida básica de um iniciante em análises estatísticas.
> Tenho uma série de variáveis categóricas binárias e duas variáveis
> contínuas. Eu gostaria de saber o quando minhas variáveis categóricas
> explicam minhas duas variáveis contínuas. Por exemplo:
>
> c1 c2 c3 c4 x y
> 0 1 1 1 931 623
> 0 1 0 0 163 259
> 1 0 1 0 690 306
> 1 0 1 0 690 306
>
>
> A pergunta é: o quanto a combinação das variáveis c explicam os valores de
> x e y? Ou, qual a correlação entre as variáveis c e as variáveis x e y?
>
> Podem me dar alguma ideia de análises possíveis?
> Obrigado.
>
>
> --
>
> *Jefferson Ferreira-Ferreira*
> Geógrafo – GEOPROCESSAMENTO IDSM | Coordenadoria de TI
>
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> código mínimo reproduzível.
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