<div dir="ltr">Perfeito Walmes, era o esclarecimento que procurava. Muito obrigado à ti e aos demais!<div><div class="gmail_extra"><br></div><div class="gmail_extra"><br></div><div class="gmail_extra">-- <br><div dir="ltr">
<div><p style="margin-bottom:0.0001pt"></p><p style="margin:0px;font-family:Tahoma,Helvetica,sans-serif;font-size:13px;text-align:-webkit-auto"><b><i><span style="font-size:11pt;font-family:Calibri,sans-serif;color:rgb(31,73,125)">Jefferson Ferreira-Ferreira</span></i></b></p>
<p style="margin:0px;font-family:Tahoma,Helvetica,sans-serif;font-size:13px;text-align:-webkit-auto"><span style="font-size:11pt;font-family:Calibri,sans-serif;color:gray">Geógrafo – GEOPROCESSAMENTO IDSM | Coordenadoria de TI</span></p>
<p style="margin:0px;font-family:Tahoma,Helvetica,sans-serif;font-size:13px;text-align:-webkit-auto"><span style="font-size:11pt;font-family:Calibri,sans-serif;color:gray"><img src="http://img29.imageshack.us/img29/9313/emailass.png"><br>
</span></p><p style="margin:0px;font-family:Tahoma,Helvetica,sans-serif;font-size:13px;text-align:-webkit-auto"></p><p style="margin:0px;font-family:Tahoma,Helvetica,sans-serif;font-size:13px;text-align:-webkit-auto"><span style="font-family:Calibri,sans-serif;font-size:11pt"><a href="mailto:Jefferson.ferreira@mamiraua.org.br" target="_blank">Jefferson.ferreira@mamiraua.org.br</a></span></p>
<p style="margin:0px;font-family:Tahoma,Helvetica,sans-serif;font-size:13px;text-align:-webkit-auto"><b><span style="font-size:11pt;font-family:Calibri,sans-serif;color:rgb(3,69,20)">Instituto de Desenvolvimento Sustentável Mamirauá</span></b></p>
<p style="margin:0px;font-family:Tahoma,Helvetica,sans-serif;font-size:13px;text-align:-webkit-auto"></p><p style="margin:0px"><font>Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação</font></p><p style="margin:0px"><font>Telefone: +55 97 3343-9710</font></p>
<p style="margin:0px"></p><p style="margin:0px;font-family:tahoma,helvetica,sans-serif"><span style="font-family:arial,sans-serif;font-size:9pt"></span><b style="font-family:arial,sans-serif"><span style="font-size:9pt;font-family:Arial,sans-serif"><img src="http://img543.imageshack.us/img543/7638/emailgoogle.png">Google Maps</span></b><span style="font-size:9pt;font-family:Arial,sans-serif"> - Mapas deste e-mail</span><span style="font-family:arial,sans-serif;font-size:9pt">:</span></p>
<p style="margin:0px;font-family:tahoma,helvetica,sans-serif"></p><p style="margin:0px;font-family:arial,sans-serif"><a href="https://maps.google.com.br/maps?q=-3.355557,-64.731151&ll=-3.355471,-64.731145&spn=0.004632,0.006968&num=1&t=h&z=18" target="_blank"><span style="font-size:9pt;font-family:'Times New Roman',serif"><span style="color:blue"><img src="http://img853.imageshack.us/img853/5025/emailtag.png">Exibir <span style="color:rgb(34,34,34);background-color:rgb(255,255,204)">mapa</span> ampliado</span></span></a></p>
<p></p><p></p><i><br>Contatos particulares:</i></div><div><i>(55) 9615-0100</i></div></div></div><div class="gmail_extra"><br><br><div class="gmail_quote">Em 22 de junho de 2014 17:55, walmes . <span dir="ltr"><<a href="mailto:walmeszeviani@gmail.com" target="_blank">walmeszeviani@gmail.com</a>></span> escreveu:<br>
<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left-width:1px;border-left-color:rgb(204,204,204);border-left-style:solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div style="font-family:'trebuchet ms',sans-serif">
Existe diferença de interpretação da anova() e summary(). Pro caso de regressão linear simples, não existe, já vai ficar claro.<br><br>O é método summary() para modelos (classes lm, aov, nls, glm, lme, lmer, survreg, e muitos outros), mostra informações que podem ser divididas em: informações da chamada (call), testes de hipótese (t valor, p valor) e medidas de ajuste (aic, bic, log-verossimilhança, F, graus de liberdade resíduais, etc).<br>
<br>O quadro de testes de hipótese são testes individuais para cada parâmetro e marginais aos demais, ou seja, assumindo que o seu modelo tenha a fórmula y~x1+x2+x3, no summary() são testadas quadro hipóteses: H0: b0==0? H0: b1==0? H0: b2==0? H0: b3==0? O que não de ser esquecido é que essas hipóteses são indivíduais e marginais, então H0: b1==0 significa que você testa hipótese sob b1 sem fazer restrições para b2, b3 e b0. Sendo assim, caso você aceite b1==0 e b2==0 porque eles apresentam p-valor menor que 5%, digamos, não pode-se concluir que b1==b2==0. Essa última é uma hipótese conjunta e marginal à b0 e b3.<br>
<br>O quadro de anova é diferente, nele são testadas hipóteses sequenciais ou parcialmente marginais, ou parcialmente condicionais. Assumindo ainda o mesmo modelo, a primeira linha testa b1 marginal à b0 (sem restringir b0) e condicional à b2 e b3 (assume que são 0, pois não entraram no modelo ainda, no caso). A segunda linha testa b2 marginal à b1 e b0 e condicional à b3 (assume que é zero). A última linha é b3 marginal à b0, b1 e b2, que no caso é a mesma hipótese do summary(), mas só para o último termo do modelo.<br>
<br>Na situação de modelos de regressão múltipla, não é útil olhar para a anova() e sim para o summary(). Por que? Porque em geral as variáveis são contínuas e para avaliar o seu efeito basta testas o único parâmetro que a multiplica pois o modelo é do tipo y = b0+b1*x1+b2*x2+... . Em casos como esse, comuns em estudos observacionais, não existe garantia de ortogonalidade entre as variáveis regressoras e obviamente testes marginais são mais adequados.<br>
<br>No caso de experimentos planejados (geralmente balanceados, com efeitos ortogonais e fatores categóricos) a anova é mais interessante que o summary(). Por que? Porque sendo os efeitos ortogonais, mesmo a anova tendo testes marginais por definição, as somas de quadrados são ortogonais pelo delineamento planejado, o que faz com que os testes sejam então ortogonais. Se uma variável é categórica com 5 níveis, o teste F da anova avalia a hipótese conjunta de 5-1 parâmetros correspondente a não haver efeito deste fator, ou seja, das 5 categorias serem representadas por 5 vs 1 parâmetro (de 5 para 1, 4 graus de liberdade).<br>
<br>Nas situações que não estão nem em um extremo (só contínuas) nem em outro (só categóricas, efeitos ortogonais), não se pode apontar qual dos dois é mais relevante. Depende muito da situação. Na minha opinião, para o usuário não treinado, é meio complicado avaliar o summary() para um modelo com fatores categóricos, isso porque existe uma parametrização (por padrão, zerar efeito do primeiro nível) que apesar de simples, para um usuário não treinado, é incomodo, ele procura pelas médias mas o summary() não dá médias. Isso fica ainda mais incomodo quando se trata de dois ou mais fatores com interação.<br>
<br>No caso da regressão linear simples, anova() e summary(), por haver apenas o parâmetro b1 sob hipótese, dão exatamente a mesma coisa, inclusive o mesmo p-valor para b1, uma vez que o quadrado de uma v.a. t com 1 grau de liberdade tem distribuição F.<br>
<br>À disposição.<span class=""><font color="#888888"><br>Walmes.<br></font></span></div><span class=""><font color="#888888"></font></span></div>
<br>_______________________________________________<br>
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Leia o guia de postagem (<a href="http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia" target="_blank">http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia</a>) e forneça código mínimo reproduzível.<br></blockquote></div><br><br clear="all"><div><br></div>
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