Só um pitaco na modelagem do ponto de vista fisiológico...o fato do cara não fazer atividade física não implica ele em ter Gasto Energético 0 !!!!!! Se vc utilizar esta abordagem vai ter uma subestimação não real das médias ajustadas e uma superestimação de efeitos. Neste caso vcs deveriam ter no mínimo o gasto energético basal! Se vcs estiverem medindo o gasto energético pelo IPAQ (um questionário, que na verdade fornece METs, uma medida proxy de gasto energético) sugiro ver outros trabalhos que adequam este problema. Estes 0s devem ser pessoas que não responderam ao questionário por não fazerem atividades, mas isso não quer dizer que não gastam energia....neste caso, estes caras não deveriam entrar na modelagem. Outro ponto, mesmo medido como valores inteiros, também não faz sentido os dados seguirem uma distribuição Geométrica...na verdade vcs devem ter uma discretização deste dado, mas veja a definição da Geométrica e verá que não faz sentido. Nâo assumo uma distribuição pq os dados parecem com aquela distribuição, mas sim pelo processo que pode ter gerado aqueles dados, mas isso é pessoal...há escolas que fazem desta forma. Desculpem se dei pitacos desnecessários, mas pela breve descrição do problema isso me chamou a atenção! Abs Em 16 de agosto de 2012 22:47, Sérgio Henrique <sergio.edfisica@gmail.com>escreveu:
Oi
Obrigado por sempre ajudar Benilton.
Deixa eu tentar explicar o objetivo do trabalho.
Na verdade que vai trabalhar com esses dados é um amigo no doutorado.
A variável resposta é Atividade Física e ele quer modelar, na verdade, seria gasto energético por AF, os 0 são indivíduos que não praticam AF, ou seja, tem gasto 0, acima desse valor, são gastos energéticos de atividades físicas quaisquer... Os dados não são normais e quando tento normalizar com boxcox não roda por conta dos 0. Quando fiz um histograma dessa variável, me pareceu que os mesmos apresentam distribuição geométrica, parei por aí...
Obrigado mais uma vez.
Enviado via iPod
Em 16/08/2012, às 22:11, Benilton Carvalho <beniltoncarvalho@gmail.com> escreveu:
modelagem envolve muito mais que os dados com os quais vc esta' trabalhando... na verdade, o processo gerador dos dados e' q e' relevante... vc precisa entender a "historia" dos dados...
sobre os seus dados, pergunte-se: 1) eles sao sempre inteiros? 2) se sim, eles representam o numero de tentativas (de alguma coisa) ate' o primeiro sucesso (ou falha)? 3) se sim, cada uma dessas tentativas tem a mesma chance de sucesso (ou falha)?
se sua resposta for "nao" para qq uma das perguntas acima, e' pouco provavel que uma geometrica seja a resposta q vc procura...
b
2012/8/17 Sérgio Henrique almeida da silva ju <sergio.edfisica@gmail.com :
Olá
Estou modelando um conjunto de dados e a variável resposta parece ter distribuição geométrica, qual é a melhor forma de modelar esses dados?
Abraços
dput(dados) structure(list(AFtotal = structure(c(103L, 76L, 58L, 105L, 125L, 163L, 106L, 146L, 227L, 187L, 5L, 117L, 147L, 39L, 232L, 2L, 67L, 150L, 46L, 118L, 18L, 171L, 157L, 226L, 80L, 96L, 142L, 162L, 128L, 152L, 109L, 10L, 108L, 102L, 47L, 208L, 122L, 78L, 176L, 3L, 196L, 40L, 209L, 119L, 179L, 29L, 1L, 81L, 190L, 24L, 204L, 28L, 92L, 136L, 104L, 85L, 91L, 15L, 141L, 13L, 11L, 121L, 112L, 210L, 31L, 6L, 70L, 156L, 114L, 68L, 107L, 112L, 211L, 167L, 1L, 215L, 88L, 213L, 194L, 136L, 220L, 199L, 136L, 9L, 136L, 118L, 38L, 192L, 42L, 62L, 155L, 19L, 79L, 48L, 138L, 172L, 134L, 231L, 231L, 216L, 136L, 195L, 130L, 101L, 217L, 205L, 174L, 36L, 111L, 140L, 106L, 99L, 22L, 218L, 170L, 7L, 8L, 136L, 19L, 62L, 25L, 123L, 1L, 137L, 220L, 97L, 52L, 169L, 190L, 216L, 1L, 53L, 172L, 100L, 79L, 86L, 201L, 61L, 198L, 17L, 218L, 67L, 106L, 193L, 1L, 138L, 164L, 200L, 190L, 133L, 129L, 74L, 186L, 72L, 41L, 177L, 48L, 113L, 50L, 229L, 178L, 106L, 124L, 75L, 14L, 148L, 218L, 191L, 19L, 219L, 30L, 1L, 71L, 112L, 172L, 21L, 221L, 16L, 203L, 27L, 69L, 143L, 82L, 207L, 223L, 32L, 54L, 60L, 59L, 1L, 97L, 149L, 63L, 132L, 212L, 214L, 1L, 1L, 165L, 77L, 20L, 73L, 26L, 168L, 160L, 233L, 139L, 1L, 188L, 95L, 175L, 206L, 93L, 144L, 135L, 56L, 6L, 189L, 197L, 45L, 30L, 35L, 1L, 4L, 136L, 154L, 89L, 65L, 184L, 225L, 230L, 151L, 1L, 173L, 43L, 44L, 33L, 182L, 34L, 153L, 1L, 1L, 90L, 106L, 110L, 98L, 1L, 219L, 1L, 1L, 116L, 49L, 64L, 57L, 131L, 185L, 145L, 17L, 94L, 1L, 180L, 1L, 120L, 159L, 51L, 172L, 181L, 183L, 7L, 87L, 106L, 228L, 55L, 126L, 157L, 218L, 158L, 115L, 133L, 222L, 84L, 166L, 1L, 37L, 1L, 1L, 202L, 66L, 12L, 1L, 83L, 23L, 110L, 233L, 231L, 161L, 106L, 224L, 127L), .Label = c("0,00", "1.031,00", "1.035,00", "1.042,50", "1.064,00", "1.080,00", "1.120,00", "1.155,00", "1.171,50", "1.177,50", "1.179,00", "1.200,00", "1.204,50", "1.210,00", "1.218,00", "1.220,00", "1.230,00", "1.233,00", "1.260,00", "1.275,00", "1.287,00", "1.290,00", "1.314,00", "1.320,00", "1.356,00", "1.359,50", "1.400,00", "1.410,00", "1.418,00", "1.440,00", "1.466,00", "1.480,00", "1.500,00", "1.566,00", "1.572,00", "1.590,00", "1.611,00", "1.652,00", "1.680,00", "1.722,00", "1.734,00", "1.740,00", "1.752,00", "1.800,00", "1.818,00", "1.821,00", "1.833,00", "1.836,00", "1.854,00", "1.872,00", "1.900,00", "1.920,00", "1.938,00", "10.080,00", "10.230,00", "10.557,00", "10.680,00", "11.238,00", "12.000,00", "12.270,00", "12.420,00", "120,00", "13.644,00", "13.860,00", "14.590,00", "150,00", "165,00", "180,00", "2.002,50", "2.060,00", "2.078,00", "2.100,00", "2.120,00", "2.157,00", "2.320,00", "2.332,50", "2.376,00", "2.382,00", "2.430,00", "2.457,00", "2.475,00", "2.504,00", "2.520,00", "2.526,00", "2.532,00", "2.556,00", "2.572,00", "2.580,00", "2.616,00", "2.640,00", "2.645,00", "2.655,00", "2.706,00", "2.739,00", "2.745,00", "2.767,50", "2.784,00", "2.798,00", "2.820,00", "2.841,00", "2.895,00", "2.937,00", "2.940,00", "2.965,00", "21.515,00", "240,00", "247,50", "259,00", "26.862,00", "264,00", "273,00", "297,00", "3.019,00", "3.035,00", "3.036,00", "3.282,00", "3.306,00", "3.360,00", "3.497,00", "3.504,00", "3.510,00", "3.540,00", "3.600,00", "3.615,00", "3.660,00", "3.710,00", "3.840,00", "3.892,50", "3.900,00", "3.960,00", "3.977,00", "3.996,00", "300,00", "318,00", "330,00", "360,00", "372,00", "396,00", "4.020,00", "4.086,00", "4.092,00", "4.100,00", "4.140,00", "4.158,00", "4.200,00", "4.219,50", "4.331,00", "4.359,00", "4.554,00", "4.618,00", "4.680,00", "4.770,00", "407,50", "410,00", "420,00", "424,00", "480,00", "495,00", "5.052,00", "5.160,00", "5.340,00", "5.622,00", "5.688,00", "5.715,00", "5.745,00", "5.832,00", "5.940,00", "5.958,00", "510,00", "516,00", "537,00", "540,00", "565,50", "570,00", "575,00", "576,00", "585,00", "6.097,50", "6.285,00", "6.495,00", "6.556,00", "6.576,00", "6.720,00", "6.746,00", "6.828,00", "639,00", "645,00", "655,00", "66,00", "660,00", "678,00", "690,00", "693,00", "696,00", "7.056,00", "7.074,00", "7.200,00", "7.236,00", "7.245,00", "7.500,00", "7.600,00", "7.680,00", "7.860,00", "7.920,00", "720,00", "738,00", "754,00", "754,50", "780,00", "795,00", "8.268,00", "8.467,50", "8.592,00", "8.755,00", "8.820,00", "80,00", "801,00", "810,00", "812,00", "840,00", "876,00", "882,00", "895,50", "9.120,00", "9.150,00", "9.310,00", "9.508,00", "924,00", "930,00", "933,00", "960,00", "99,00", "990,00"), class = "factor")), .Names = "AFtotal", class = "data.frame", row.names = c(NA, -299L))
-- 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 Tel: (21) 94429486/78101651 id: 123*20942
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-- Fernando A.B. Colugnati