[R-br] Teste de Pairwise para PERMANOVA

[Carolina Lopes]

Prezados.

Estou fazendo algumas analises mas estou insegura.
Coletei moluscos por 12 meses em 6 profundidades diferentes.
Rodei uma PERMANOVA e a interação entre meses e profundidade foi significativa.
Agora gostaria de verificar as diferenças entre profundidades dentro de cada mês.
Quando rodo a pairwise da PERMANOVA  aparece a seguinte mensagem:
Set of permutations < 'minperm'. Generating entire set.'nperm' >= set of all permutations: complete enumeration.

Li algumas coisas que talvez eu deveria definir um design de permutação.

Alguém poderia me ajudar?

Atenciosamente
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Dra. Carolina A. Lopes
Pesquisadora - Pós-doutorado
Universidade Federal de Santa Catarina - UFSC
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De: R-br <r-br-bounces em listas.c3sl.ufpr.br> em nome de Cesar Rabak por (R-br) <r-br em listas.c3sl.ufpr.br>
Enviado: quarta-feira, 14 de abril de 2021 14:48
Para: a lista Brasileira oficial de discussão do programa R. <r-br em listas.c3sl.ufpr.br>
Cc: Cesar Rabak <cesar.rabak em gmail.com>; Chiara Lubich <lubichchiara em gmail.com>
Assunto: Re: [R-br] Regressão não linear

Chiara,

Você menciona « … esse tipo de distribuição … ».

Qual tipo você acha que é?

Pelos nomes que deste aos eixos, parece que a variável dependente é inteira¹ ("Qtde. de artigos [N]"), por outro lado, a variável independente é um ano calendário, que por definição é uma variável ordinal arbitrária (a faixa 1994 -- 2021 poderia ser noutros calendários diferente, por exemplo no Bahá'i de 157 a 178, etc.).

Para decidir por uma regressão (de qualquer tipo) antes de mais nada deve-se refletir sobre o fenômeno e a modelagem que o processo que gera esses  dados.

As regressões são abordagens que nos permitem fazer ajustes dos dados experimentais à essas hipóteses modeladas e enfrenta os dois problemas dos dados obtidos por meio de observação: a) amostragem; b) perturbações que geram erros nas observações, modeladas como "ruído" ou "erros" com distribuição gaussiana de média zero e variância em função da dispersão dos dados vis-à-vis à abstração matemática (equação da regressão).

Daí a sua confusão sobre « … como são feitas as escolhas para valores de a=?, b=? e c=? » ser esperada.

A equação da regressão ("não linear") propõe uma complexa equação exponencia multiplicada pela variável independente, etc.

O quê você precisa responder é: essa curva descreve um processo que explica a geração dos dados que está em análise?

OBS.: Faz sentido incluir um ano que ainda não acabou numa regressão que conta eventos por unidade de ano calendário?

HTH
--
Cesar Rabak

[1] Mais importante, parece ser o tipo de dados "de contagem" que tem outras restrições, como não poder ser menor que zero, etc.

On Wed, Apr 14, 2021 at 12:01 PM Chiara Lubich por (R-br) <r-br em listas.c3sl.ufpr.br<mailto:r-br em listas.c3sl.ufpr.br>> wrote:
Bom dia,
Pessoal, fiz a plotagem dos meu dados:
ano     n
1994    1
1996    1
2001    1
2002    1
2004    1
2005    3
2006    3
2007    2
2008    4
2009    1
2010    3
2011    2
2012    5
2013    4
2014    5
2015    3
2016    8
2017    2
2018    4
2019    3
2020    12
2021    2

[image.png]
E vi na internet alguns vídeos em que gráficos que tinham esse tipo de distribuição, era feito o uso de Regressão Não Linear, por meio da função "nls". No entanto, tentei começar a digitar os comandos, mas não entendi como são feitas as escolhas para valores de a=?, b=? e c=?.
Segue o script abaixo:
plot(n ~ ano, data = chiara, xlab = "Ano da publicação", ylab = "Quantidade de artigos (N)")
a_maximovalor=max(n)
modelo<-nls(y~x*(1-exp(-b*x))^c, data=chiara, start = list(a= a_maximovalor, b=?, c=?))

Agradeço desde já pela colaboração

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