
Prof. Paulo, Pegando o gancho da sua resposta no tópico, algumas vezes me deparei com o mesmo problema que o Sergio em caso de R2 baixo, porém para verificar o valor explicativo das covariáveis costumo transformar a resposta, geralmente com Box-Cox e as vezes encontro novos modelos com altos valores de R2 e com uma boa distribuição no gráfico de resíduos. Porém, costumo parar por aqui, porque quando ploto os modelos com os valores transformados, encontro curvas que não tem nenhuma relação com a variável resposta original. Então pergunto, qual seria a abordagem correta para eu realizar a representação gráfica do meu modelo. Obrigado, Alexandre Em 30/04/2012 09:23, Paulo Justiniano escreveu:
Sergio
o R2 baixo pode ser por diversas razoes inclusive o talvez baixo valor explicativo das covariáveis. Outro fato é sempre olhar o R2 com reservas. É ainda possível que a relacao nao esteja linear com as covariaveis e talvez voce precise transformar estas tambem Em verificaria graficos da resposta (transformada) contra as covariáveis para examinar a existencia e forma das relacoes de forma descritiva antes de tentar ajustar um modelo.
Um expediente util é usar gam() para deixar os dados indicarem a relacao
quanto a outras distribuicoes a funcal glm() generaliza a lm(). O argumento family permite escolhar distribuicoes. A gam() tb tem o mesmo argumento
Neste ponto sugiro consultar exemplos de glm's em algum texto como Introductory statistica with R (Daalgard), MASS (Venable & Ripley), dentre tantos outros
On Mon, 30 Apr 2012, Sérgio Henrique almeida da silva ju wrote:
Oi
Obrigado Prof Paulo, sua sugestão foi bastante útil.
Rodei meu modelo usando a transformação da variável dependente, segundo a sugestão do prof Paulo, porém meu R2 está baixo (Adjusted R-squared: 0.1386), ainda não fiz a análise dos resíduos, mas fiquei curioso de como utilizar a Poisson ou Binomial Negativa para modelar minha taxa (Estou modelando a taxa de incidência de esquistossomose como variável dependente juntamente com um conjunto de variáveis sociodemográficas como variáveis independentes), uma vez que nunca trabalhei com essas distribuições.
Abraços
-- Sérgio Henrique Almeida da Silva Junior Doutorando em Epidemiologia em Saúde Pública Escola Nacional de Saúde Pública Sérgio Arouca - ENSP/FIOCRUZ http://lattes.cnpq.br/1611345552843383
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