Boa tarde pessoal, estou trabalhando com um banco de dados que possuem várias coletas de pesos ao longo do tempo de vários bois. O meu objetivo é deixar um ajuste simples (pode até ser um modelo não- linear ao invés de uma regressão simples), porém, preciso remover os possíveis pontos discrepantes que atrapalham o ajuste, de forma recursiva (automática). O algoritmo será executado em vários momentos, enquanto acompanha o crescimento do animal. O mais importante seria a remoção dos *outiliers* do banco de dados. Eu criei um algoritmo para fazer isso. Gostaria de saber se alguém possui uma ideia melhor ou sugestão. Segue a função criada. *OBS:* Muitos pontos discrepantes ainda ficam no banco, isso devido a um erro operacional da balança que pesa os animais. Precisaria de algo mais robusto para remover os pontos destoantes de forma recursiva para todos os animais. DADOS é um data.frame com as seguintes colunas: BRINCO (identificação ou numero do animal), DATA (dia da pesagem do peso do animal) e PESO (peso do animal correspondente ao dia) fit_linear <- function(DADOS){ fit_aux = c() BRINCO = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(DADOS[,"BRINCO"])))) pdf(file = "ajuste%03d.pdf") # salvar os gráficos em pdf for (i in BRINCO){ dados = subset(DADOS, BRINCO == i, selec = c( BRINCO, DATA, PESO)) j=1 while (j<=30){ dias = as.vector(as.numeric(as.factor(dados[,"DATA"]))) pesos = as.numeric(as.vector(dados$PESO)) dad = cbind(dias, pesos) mod <- lm(pesos~dias) INFLUENTES = influence.measures(mod) dados_analise = cbind(INFLUENTES$is.inf, dad) dados_influentes = as.data.frame(dados_analise) colnames(dados_influentes) = c("x1", "x2", "x3", "x4", "x5", "x6", "DATA", "PESO") dados = subset(dados_influentes, (x1==FALSE & x2==FALSE & x3==FALSE & x4==FALSE & x5==FALSE & x6==FALSE), selec = c(x1, x2, x3, x4, x5, x6, DATA, PESO)) j = j+1 } res <- residuals(mod) h <- hatvalues(mod) P = length(mod$coefficient); N=length(peso); P; N; hc<-3*P/N;hc limt <- list(c(DFB=2/sqrt(N),FDFits=2*sqrt(P/N),cov.r=3*P/N, Cook=qf(0.5,2,8, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE),hat=3*P/N)) N=length(peso); P=length(mod$coefficient) rs <- rstudent(mod) h <- lm.influence(mod)$hat; lc <- 3*P/N minrs=min(min(rs),-3) maxrs=max(max(rs),3) ymin=minrs-.1 ymax=maxrs+.1 maxh=max(max(h),lc) minh=min(h) xmin=minh-.1 xmax=maxh+.1 par(mfrow=c(1,1)) plot(c(xmin,xmax),c(ymin,ymax), type="n", xlab="h - leverage", ylab="RStudent", main= i) abline(h=-2.5, col="red") abline(h=2.5,col="red"); abline(v=lc, col="blue") points(h,rs) plot(dad, main= i) abline(mod,lty=2) } dev.off() } Agradeço, -- Adriele Giaretta Biase. Mestre em Estatística e Experimentação Agropecuária - UFLA. Doutora em Estatística e Experimentação Agronômica - ESALQ/ USP Contato: (19) 98861-0619.