<div dir="ltr">Olá Prof. Paulo <div><br></div><div>Entendi, vou recorrer a segunda opção, assim que obter todos os dados posto aqui os componentes principais. </div><div><br></div><div>Muito Obrigado pela ajuda!</div></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">Em 10 de junho de 2015 10:15, Paulo Justiniano <span dir="ltr"><<a href="mailto:paulojus@leg.ufpr.br" target="_blank">paulojus@leg.ufpr.br</a>></span> escreveu:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">Wagner<br>
<br>
Inicialmente vejo duas formas de pensar no uso destas "potenciais" covariáveis:<br>
<br>
1. fazer uma seleção de variáveis ficando apenas com aquelas realmente assocuiadas com a resposta.<br>
Por exemplo poderia usar um metodo stepwise (mesmo ignorando dependencia espacial) com um criterio de entrada mais parcimonioso.<br>
É possível fazer isto no modelo espacial tb incluindo as veriáveis e comparando ajustes, mas não existe um stepwise implementado para isto<br>
<br>
2. Construir (co)variáveis a partir destas 10 atraves, por exemplo de analise de componentes principais ou fatorial.<br>
Neste caso voce parte do principio que não que selecionar covariáveis<br>
originais ou interpretar cada uma delas individualmente (embora alguns componentes ou fatores possam vir a ser interpretaveis na sua composição.<br>
Estou supondo aqui que as coveriáveis são contínuas<br>
<br>
Note que em um caso ou outro voce vai precisar dos valores<br>
nos pontos de predição tb na hora da interpolação.<div class="HOEnZb"><div class="h5"><br>
<br>
<br>
<br>
On Sun, 7 Jun 2015, Wagner Wolff wrote:<br>
<br>
<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">
Olá pessoal da lista!<br>
<br>
Eu tenho mais de 10 covariáveis que quero testar para a remoção de tendência espacial de um modelo geoestatístico, no qual utilizarei o AIC como índice de escolha<br>
do melhor modelo. Gostaria de saber como eu poderia proceder para fazer um filtro nessas covariáveis, eliminando as que não terão peso significativo no modelo,<br>
antes de testar o AIC. Sendo assim minha pergunta é:<br>
<br>
É garantido que as covariáveis que terão maior correlação com a variável a ser interpolada, serão as que representarão no modelo de retirada de tendência o menor<br>
AIC?<br>
<br>
É válido fazer um gráfico Biplot para analisar isso ou a matriz de correlação já seria suficiente?<br>
<br>
Obrigado pela atenção!<br>
Wagner Wolff<br>
<br>
</blockquote>
</div></div><br>_______________________________________________<br>
R-br mailing list<br>
<a href="mailto:R-br@listas.c3sl.ufpr.br">R-br@listas.c3sl.ufpr.br</a><br>
<a href="https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br" target="_blank">https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br</a><br>
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></div>