Isso e' so' um dos problemas... ha' mais. Veja tres problemas nesse exemplo: ### possiveis efeitos de colinearidade ### covariaveis dat <- data.frame(a=gl(3, 50)) n <- nrow(dat) dat$xc <- rnorm(n, unclass(dat$a), 0.3) ### nao ortogonal dat$xo <- rnorm(n, 1:3, 0.3) ### ortogonal cor(model.matrix(~0+a, dat), dat[c('xc', 'xo')]) ### simula do modelo linear beta <- c(5, 1:2, -2) dat$yc <- rnorm(n, model.matrix(~a+xc,dat)%*%beta, 0.2) dat$yo <- rnorm(n, model.matrix(~a+xo,dat)%*%beta, 0.2) ### 1. condicionalidade versus marginalidade ### -> medias por grupo nao indicam efeito condicional sapply(dat[c('yc', 'yo')], tapply, dat['a'], mean) ### estimativas dos coeficientes mc <- lm(yc~a+xc, dat) mo <- lm(yo~a+xo, dat) ### 2. estimativas viciadas cbind(colin=coef(mc), ortog=coef(mo)) - beta ### 3. inflacao de variancia diag(vcov(mc))/diag(vcov(mo)) ### tamanho do prejuizo! Elias On 11/08/15 14:56, Elias Teixeira Krainski wrote:
On 11/08/15 14:50, Gilenio Borges Fernandes wrote:
Se o preditor linear e o valor ajustado da resposta são maiores nos níveis 1 e 2 de INT_PGOV, as estimativas dos parâmetros correspondentes a (INT_PGOV1:-0.86442) e (INT_PGOV2: -0.62852) não deviam ser positivas ????.
com mais de uma covariavel essa afirmativa e' apenas valida na condicao de ortogonalidade. _______________________________________________ R-br mailing list R-br@listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível.