
Prezado Fábio e demais colegas. Obrigado pelas dicas de vocês. Comecei a implementar partindo da solução mais simples. Espero que dê certo! Abraço! Rodrigo Pereira 2011/8/17 Fabio Mathias Corrêa <fabio.ufla@yahoo.com.br>
Existe uma library chamda MCMCglmm. Ela tem diversas funções para análise de dados categorizados.
Ela é muito boa!
Posso ajudar se precisa, estou construindo outra library para análise de dados categorizados também, porém com outro algoritmo.
Valeu!!!
Fábio Mathias Corrêa
Universidade Estadual de Santa Cruz Departamento de Ciências Exatas e da Terra - DCET
Campus Soane Nazaré de Andrade, km 16 Rodovia Ilhéus-Itabuna CEP 45662-900. Ilhéus-Bahia
Tel.: 73-3680-5076 ------------------------------ *De:* Walmes Zeviani <walmeszeviani@gmail.com> *Para:* r-br@listas.c3sl.ufpr.br *Enviadas:* Quarta-feira, 17 de Agosto de 2011 10:53 *Assunto:* Re: [R-br] Modelo multionomial
Fernando,
Talvez não todos pensam como eu, mas o modelo de regressão e os modelos anova são, no fundo, a mesma coisa. Ambos são modelos de regressão, só que quando as covariáveis são categóricas costumou-se chamar de modelos anova. A mais relevante distinção é que o primeiro tem posto completo e o segundo não. Os modelos de anova são então modelos de regressão com diferentes interceptos. Sendo assim, analisar dados multinomiais de experimentos (que geralmente possui fatores categóricos) não deveria causar dificuldade, a não ser pela mudança da distribuição. No multinomial você tem as categorias do fator experimental e as categorias da sua variável resposta. Os parâmetros envolvidos são medidas relacionadas aos dois. Pra mim isso é complicador. Nesses casos, o melhor é simular dados com parâmetros conhecidos, rodar o modelo e comparar as saídas com os valores usados para gerar os dados.
À disposição. Walmes.
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