<div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="font-family:tahoma,sans-serif;font-size:small;color:rgb(0,0,0)">Obrigada pela ajuda, Leonardo!<br></div></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">2015-06-25 16:06 GMT-03:00 Leonardo Ferreira Fontenelle <span dir="ltr"><<a href="mailto:leonardof@leonardof.med.br" target="_blank">leonardof@leonardof.med.br</a>></span>:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><u></u>




<div><span class=""><div>Em Qui 25 jun. 2015, às 15:49, Karen Castillioni escreveu:<br></div>
</span><blockquote type="cite"><span class=""><div dir="ltr"><div>Pessoal,
 estou tentando analisar dados de cobertura vegetal (5%, 10%, 15%, 
20%..até 100%) e dados de biomassa (em gramas por m2) usando glm, pois 
nenhum dos dados apresenta distribuição normal, nem mesmo com 
transformação. Porém, estou em dúvida sobre qual família usar para cada 
variável.  Alguém pode ajudar?<br></div>
<div>Agradeço a ajuda.<br></div>
</div>
</span><div><u>_______________________________________________</u><br></div>
<div>R-br mailing list<br></div>
<div><a href="mailto:R-br@listas.c3sl.ufpr.br" target="_blank">R-br@listas.c3sl.ufpr.br</a><br></div>
<div><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></div>
<div>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></div>
</blockquote><div> </div>
<div>O que precisa ter distribuição normal (ou binomial, ou Poisson, ...) é o resíduo, e não as variáveis explanatórias ou de resposta.<br></div>
<div> </div>
<div>A página de ajuda para <i>family</i> lista as famílias de distribuição prontamente disponíveis. As distribuições "quasi" têm seus intervalos de confiança e valores p ajustados por um fator de dispersão, evitando que sejam invalidados por superdispersão (por exemplo, caso você queria utilizar poisson ou binomial). Se a sua variável de resposta for a cobertura vegetal, você provavelmente vai querer utilizar a família <i>quasibinomial(link = "identity")</i> para um modelo aditivo, ou <i>quasipoisson</i> para um modelo multiplicativo.<br></div>
<div> </div>
<div>Existem outras formas de conseguir intervalos de confiança e valores p válidos quando a distribuição não segue o esperado. Não sei trabalhar com estimação "sanduíche" da variância no R, mas sei que dá para usar bootstrap (<a href="http://www.ats.ucla.edu/stat/r/library/bootstrap.htm" target="_blank">http://www.ats.ucla.edu/stat/r/library/bootstrap.htm</a>).<br></div>
<div> </div>
<div>Espero ter ajudado.<span class="HOEnZb"><font color="#888888"><br></font></span></div><span class="HOEnZb"><font color="#888888">
<div> </div>
<div><div><a href="http://lattes.cnpq.br/9234772336296638" title="Currículo Lattes" target="_blank">Leonardo Ferreira Fontenelle</a><br></div>
</div>
<div> </div>
<br><div> </div>
</font></span></div>

<br>_______________________________________________<br>
R-br mailing list<br>
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Leia o guia de postagem (<a href="http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia" rel="noreferrer" target="_blank">http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia</a>) e forneça código mínimo reproduzível.<br></blockquote></div><br></div>