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

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