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<body bgcolor="#FFFFFF" text="#000000">
Prof. Paulo, <br>
<br>
Pegando o gancho da sua resposta no tópico, algumas vezes me
deparei com o mesmo problema que o Sergio em caso de R2 baixo, porém
para verificar o valor explicativo das covariáveis costumo
transformar a resposta, geralmente com Box-Cox e as vezes encontro
novos modelos com altos valores de R2 e com uma boa distribuição no
gráfico de resíduos. Porém, costumo parar por aqui, porque quando
ploto os modelos com os valores transformados, encontro curvas que
não tem nenhuma relação com a variável resposta original. Então
pergunto, qual seria a abordagem correta para eu realizar a
representação gráfica do meu modelo.<br>
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Obrigado,<br>
<br>
Alexandre<br>
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<br>
Em 30/04/2012 09:23, Paulo Justiniano escreveu:
<blockquote
cite="mid:alpine.DEB.2.00.1204300918270.17493@pataxo.est.ufpr.br"
type="cite">Sergio
<br>
<br>
o R2 baixo pode ser por diversas razoes inclusive o talvez baixo
valor explicativo das covariáveis.
<br>
Outro fato é sempre olhar o R2 com reservas.
<br>
É ainda possível que a relacao nao esteja linear com as
covariaveis e talvez voce precise transformar estas tambem
<br>
Em verificaria graficos da resposta (transformada) contra as
covariáveis
<br>
para examinar a existencia e forma das relacoes de forma
descritiva antes de tentar ajustar um modelo.
<br>
<br>
Um expediente util é usar gam() para deixar os dados indicarem a
relacao
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<br>
quanto a outras distribuicoes a funcal glm() generaliza a lm().
<br>
O argumento family permite escolhar distribuicoes.
<br>
A gam() tb tem o mesmo argumento
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<br>
Neste ponto sugiro consultar exemplos de glm's em
<br>
algum texto como Introductory statistica with R (Daalgard), MASS
(Venable & Ripley), dentre tantos outros
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<br>
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<br>
On Mon, 30 Apr 2012, Sérgio Henrique almeida da silva ju wrote:
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<br>
<blockquote type="cite">Oi
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Obrigado Prof Paulo, sua sugestão foi bastante útil.
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<br>
Rodei meu modelo usando a transformação da variável dependente,
segundo a sugestão do prof Paulo, porém meu R2 está
<br>
baixo (Adjusted R-squared: 0.1386), ainda não fiz a análise dos
resíduos, mas fiquei curioso de como utilizar a
<br>
Poisson ou Binomial Negativa para modelar minha taxa (Estou
modelando a taxa de incidência de esquistossomose como
<br>
variável dependente juntamente com um conjunto de variáveis
sociodemográficas como variáveis independentes), uma vez
<br>
que nunca trabalhei com essas distribuições.
<br>
<br>
Abraços
<br>
<br>
--
<br>
Sérgio Henrique Almeida da Silva Junior
<br>
Doutorando em Epidemiologia em Saúde Pública
<br>
Escola Nacional de Saúde Pública Sérgio Arouca - ENSP/FIOCRUZ
<br>
<a class="moz-txt-link-freetext" href="http://lattes.cnpq.br/1611345552843383">http://lattes.cnpq.br/1611345552843383</a>
<br>
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</blockquote>
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<fieldset class="mimeAttachmentHeader"></fieldset>
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<pre wrap="">_______________________________________________
R-br mailing list
<a class="moz-txt-link-abbreviated" href="mailto:R-br@listas.c3sl.ufpr.br">R-br@listas.c3sl.ufpr.br</a>
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Leia o guia de postagem (<a class="moz-txt-link-freetext" href="http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia">http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia</a>) e forneça código mínimo reproduzível.</pre>
</blockquote>
<br>
<br>
<pre class="moz-signature" cols="72">--
Alexandre dos Santos
Engenheiro Florestal, Dr.
Universidade Federal de Lavras
Departamento de Entomologia
Laboratório de Entomologia Florestal
Caixa Postal 3037
37200-000 - Lavras/MG
Fone: +55 (35) 9223-0304 </pre>
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