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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Alexandre dos Santos
Engenheiro Florestal, Dr.
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