[R-br] Resíduos e MCMCglmm

[Filipe Cristovão]

Olá, 

Muito obrigado pelas mensagens. 

Vou dar continuidade a discussão com alguns esclarecimentos e um pouco de código:

1- Elias pergunta como calculo os resíduos nesse modelo: 


>residuals_model<-(data$response_variable-predict(model))

2- Wagner, sua pergunta é, de alguma maneira, minha grande dúvida: "Se vc já sabe que sua variável resposta é gamma pq não ajusta um modelo gamma? Ou mesmo qq outro modelo para resposta contínua como a Gaussian Inverse?”. Contudo, qual tipo de análise que não MCMCglmm me permitiria controlar meus dados quanto à filogenia?

3. E finalmente sobre os motivos de se usar MCMCglmm: recaem novamente na não independência dos dados e na possibilidade de se controlar filogeneticamente. 

Mas, a mesma pergunta que foi feita, é parte da minha questão:
"Por que assumindo distribuição de probabilidade aos  parâmetros, a interpretação dos resultados é baseada no fato de que  também se obtem distribuições de probabilidade à posteriori para interpretar?” Em outras palavras, por que os resíduos devem seguir uma distribuição normal mesmo se os dados não são normais? Ou essa última frase está equivocada?

O modelo segue:

#Phylo é minha árvore filogenética. 

>MCMC1<-MCMCglmm(Response_var~var1*var2*+var3,
+            random = ~Phylo, family=“?”,
+            ginverse=list(Phylo=inv.phylo$Ainv), prior = prior,
+            nitt = 10000, 
+             burnin = 1000, thin = 500, data = mob,
+            verbose = F )

# Os resíduos estão acima. E para checar a normalidade dos resíduos usei:

> qqnorm(residuals_model)
> shapiro.test(residuals_model)

Enfim, após as mensagens que me fizeram estudar novos artigos =) refaço as perguntas:

A) Meus resíduos precisam ser normais quando uso um modelo MCMCglmm?

B) Que outro pacote me permite controlar a filogenia em um modelo?

Abraços,



Filipe Cristovão R. da Cunha
Anthropological Institute & Museum
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