Em quinta-feira, 19 de dezembro de 2013 17:35:10, Wagner Bonat escreveu:
Talvez validação cruzada, pode ajudar ...
Em 19 de dezembro de 2013 14:43, Fernando Souza <nandodesouza@gmail.com <mailto:nandodesouza@gmail.com>> escreveu:
Caros colegas Gostaria de ouvir a opinião de vocês a respeito da seguinte questão: Ajustei um modelo de predição de consumo de água em ovelhas em função de variáveis fisiológicas e ambientais. No entanto não tenho como fazer a validação dos valores preditos pelo modelo pois não disponho de outro banco de dados. Não conheço muito bem, mas pelo que me informei métodos bootstrap ou Mont carlo permitiria avaliar o modelo baseado na simulação de dados dentro de uma determinada distribuição amostral. A minha dúvida é: Esse procedimento pode ser utilizado como método de validação do modelo? O que vocês sugerem fazer nessa situação?
att
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-- Wagner Hugo Bonat LEG - Laboratório de Estatística e Geoinformação UFPR - Universidade Federal do Paraná
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Obrigado Wagner, pela dica! Irei analisar esse método Estive lendo no Wikpédia sobre a validação cruzada. Segundo essa fonte tenho que ter uma grande quantidade de dados para utilizá-los. Os meus dados são de medidas repetidas no tempo de 26 animais, totalizando 593 observações de consumo de água. Sendo assim acho pouco o número de dados para poder separar em dois grupos, da forma como sugere no Wikpédia 2/3 (para estimação dos parametros) 1/3 para validação, pois sobraria apenas 13 animais para validação. O que você acha disso? Dá para fazer uma validação segura com esse número de dados? att --- Este email está limpo de vírus e malwares porque a proteção do avast! Antivírus está ativa. http://www.avast.com