<div dir="ltr">Helder,<div>Dei uma olhada "diagonal" no artigo que você referencia e não encontrei de "bate pronto" (pode estar escondido em alguma das referências [especialmente as que são obras de referência, como Bettini, 2007, p.ex.]) qual é a expectativa da distribuição do REMQ. </div><div><br></div><div>Contudo, conceitualmente o teste mais racional para fazer seria nos valores VMLTC e não nos erros... Note que mesmo o resumo do artigo é confuso:</div><div><quote></div><div><div>Para a validação matemática do modelo, determinou-se</div><div>a Raiz quadrada do Erro Médio Quadrático (REMQ) no VMLTC. </div></div><div></quote></div><div><br></div><div>Note que a frase termina em ponto final sem dizer qual "qualidade" do REMQ foi empregada para a validação...</div><div><br></div></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">2014-11-20 0:07 GMT-02:00 Helder Gramacho <span dir="ltr"><<a href="mailto:agrohelder@gmail.com" target="_blank">agrohelder@gmail.com</a>></span>:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div><div>Olá Pessoal, boa noite!</div><div> </div><div>A seguir tem as explicações do problema e o código para reproduzir os resultados, procurei detalhar bem para facilitar a vida de quem se dispõe a ajudar.</div><div><br></div><div>No trabalho disponível no link abaixo:</div><div><a href="http://www.lsie.unb.br/rbc/index.php/rbc/article/download/433/428" target="_blank">http://www.lsie.unb.br/rbc/index.php/rbc/article/download/433/428</a></div><div>os autores validam o resultado de uma interpolação utilizando pontos de controle</div><div>e calculando a Raiz Quadrada do Erro Médio Quadrático (REMQ) dado pela seguinte equação:</div><div><img src="cid:ii_149caf038a261b3f" alt="Imagem inline 2" style="margin-right:0px" width="455" height="72"><br></div><div><br></div><div>Onde VMLTC é o Valor do Metro Linear de Testada Corrigida.</div><div>Repeti o procedimento para 4 diferentes superfícies de interpolação e calculei o REMQ para cada uma como mostrado abaixo:</div><div> </div><div>#Download do arquivo no dropbox</div><div>links <- c("<a href="https://www.dropbox.com/s/1grlssvxpihtcmt/valid.csv" target="_blank">https://www.dropbox.com/s/1grlssvxpihtcmt/valid.csv</a>")</div><div><br></div><div>tokens <- gsub("^.*/s/","",dirname(links))</div><div>fileNames <- basename(links)</div><div>newLinks <- file.path("<a href="http://dl.dropbox.com/s" target="_blank">http://dl.dropbox.com/s</a>", tokens, fileNames);</div><div>newLinks</div><div><br></div><div>for (a in newLinks) {</div><div> tryCatch(download.file(a, dest=basename(a), mode='wb'),</div><div> error=function(...) print("Falha no download!"))}</div><div><br></div><div>valid<-read.table(file="valid.csv",sep=",",header=T,dec=".")</div><div><br></div><div># Função que calcula o REMQ (ve=valor estimado vr=valor real)</div><div><br></div><div>remq<-function(ve,vr)</div><div>{</div><div> r<-ve-vr</div><div> r2<-r^2</div><div> soma<-sum(r2)</div><div> n<-length(r2)</div><div> remq<-sqrt((1/(n-1))*soma)</div><div> result<-c("Raiz do Erro Médio Quadrático"=remq)</div><div> return(result)</div><div>}</div><div><br></div><div># Calculando o REMQ</div><div>remq.orig<-remq(valid[,2],valid[,1])</div><div>remq.mod.1.1<-remq(valid[,3],valid[,1])</div><div>remq.mod.2.1<-remq(valid[,4],valid[,1])</div><div>remq.mod.2.1.sar<-remq(valid[,5],valid[,1])</div><div>resumo.remq<-rbind(orig=remq.orig,mod.1.1=remq.mod.1.1,mod.2.1=remq.mod.2.1,mod.sar=remq.mod.2.1.sar);resumo.remq</div><div><br></div><div>Agora gostaria de saber se as diferenças entre os REMQ são significativas </div><div>estatisticamente e é aqui que está a minha dúvida, gostaria que avaliassem </div><div>se o procedimento abaixo está correto, utilizo as diferenças entre os pontos</div><div>de controle e os pontos obtidos nas superfícies para realizar a análise de variância</div><div>e em seguida o Teste de Tukey.</div><div><br></div><div># Preparando para Teste de Médias</div><div><br></div><div>m1<-valid[,2]-valid[,1] </div><div>m2<-valid[,3]-valid[,1] </div><div>m3<-valid[,4]-valid[,1] </div><div>m4<-valid[,5]-valid[,1] </div><div>dados.mod<-cbind(m1,m2,m3,m4);dados.mod</div><div><a href="http://dados.org" target="_blank">dados.org</a><-data.frame(dif.mod=c(dados.mod[,1],dados.mod[,2],dados.mod[,3],dados.mod[,4]),Tipo=factor(c(rep("m1",20),rep("m2",20),rep("m3",20),rep("m4",20))),observ=factor(rep(1:20,4)))</div><div><br></div><div># Realizando a análise de variância</div><div>tapply(<a href="http://dados.org" target="_blank">dados.org</a>$dif.mod,<a href="http://dados.org" target="_blank">dados.org</a>$Tipo,mean)</div><div>ajuste<-aov(<a href="http://dados.org" target="_blank">dados.org</a>$dif.mod~<a href="http://dados.org" target="_blank">dados.org</a>$Tipo+<a href="http://dados.org" target="_blank">dados.org</a>$observ)</div><div>summary(ajuste)</div><div>posthoc<-TukeyHSD(x=ajuste,'<a href="http://dados.org" target="_blank">dados.org</a>$Tipo',conf.level=0.95);posthoc</div><div><br></div><div>E então? Está correto utilizar as diferenças entre os pontos de controle e os pontos obtidos na superfície para realizar o teste de médias? Observe que os REMQ são bem diferentes, mas no teste médias as diferenças não são significativas, é aí que está a dúvida. Não sei se da forma como realizei o teste de médias está realmente avaliando as diferenças entre os REMQ.</div><div><br></div><div>Desde já agradeço toda ajuda,</div></div><div><br></div><br clear="all"><div><div><div dir="ltr"><div style="text-align:center"><font size="1"><i><b>Hélder Gramacho </b></i></font></div><div style="text-align:center"><font size="1">Recife-PE / </font><i style="font-size:x-small;color:rgb(51,51,255)"><div style="display:inline!important"><i><a href="mailto:agrohelder@hotmail.com" target="_blank">agrohelder@gmail.com</a></i></div></i></div><div style="text-align:center"><br></div></div></div></div>
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