<div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="font-family:trebuchet ms,sans-serif">Tiago,</div><div class="gmail_default" style="font-family:trebuchet ms,sans-serif"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:trebuchet ms,sans-serif">As suas variáveis intervalares vão acabar entrando como variáveis categóricas no modelo, assim como tipo de solo. A única coisa é que serão categóricas ordenadas. Mas isso só faria diferença para formulação de contrastes que levassem a ordem em conta, enfim, pois contrates dois a dois, comum para categóricas não ordenadas, perde um pouco de significado.</div><div class="gmail_default" style="font-family:trebuchet ms,sans-serif"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:trebuchet ms,sans-serif">Estado e município são, dentre as variáveis que possui, as que fazem sentido serem de efeito aleatório. As demais não encontraria justificativa para.</div><div class="gmail_default" style="font-family:trebuchet ms,sans-serif"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:trebuchet ms,sans-serif">Se você quer um modelo preditivo, haja visto que citou inteligência artificial, talvez não seja o caso de usar modelos mistos não lineares (MMNL). Obviamente que um MMNL permitirá predições, até poderá ter maior generalização para predição fora do intervalo observado das suas variáveis independentes se o seu modelo for bem escolhido. Eu ficaria com o MMNL se houver também um interesse inferêncial, ou seja, necessidade de explicar o fenômeno, compreender quais e como as variáveis influenciam a resposta, etc.</div><div class="gmail_default" style="font-family:trebuchet ms,sans-serif"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:trebuchet ms,sans-serif">À disposição.</div><div class="gmail_default" style="font-family:trebuchet ms,sans-serif">Walmes.</div><div class="gmail_default" style="font-family:trebuchet ms,sans-serif"><br></div></div>