Caros colegas, boa noite! Ao fazer o diagnóstico de um GLM tento identificar os pontos de alavanca e pontos influentes utilizando a função identify( ), porém o R fia executando e nunca libera o resultado, daí tenho que parar a computação. Alguém tem ideia do pode estar acontecendo? Desde já agradeço. Ana Paula
Tendi nada... Atenciosamente, David F. Em 23 de março de 2015 20:19, ana paula coelho madeira < apcmadeira@hotmail.com> escreveu:
Caros colegas, boa noite!
Ao fazer o diagnóstico de um GLM tento identificar os pontos de alavanca e pontos influentes utilizando a função identify( ), porém o R fia executando e nunca libera o resultado, daí tenho que parar a computação. Alguém tem ideia do pode estar acontecendo?
Desde já agradeço.
Ana Paula
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A análise de resíduos já não faz isso para você automaticamente? 2015-03-23 20:19 GMT-03:00 ana paula coelho madeira <apcmadeira@hotmail.com> :
Caros colegas, boa noite!
Ao fazer o diagnóstico de um GLM tento identificar os pontos de alavanca e pontos influentes utilizando a função identify( ), porém o R fia executando e nunca libera o resultado, daí tenho que parar a computação. Alguém tem ideia do pode estar acontecendo?
Desde já agradeço.
Ana Paula
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A análise dos resíduos apresentada nos gráficos rotula sempre 3 observações mas não significa que sejam de fato influentes. Para isso você pode consultar medidas de influência, como influence.measures(). Walmes.
Eu tenho a impressão que se você olhar os gráficos de distância de Cook (onde ele coloca os dados em ordem do dataframe e e distância de Cook versus alavancagem (esses gráficos normalmente não são gerados, precisa-se escolhê-los na chamada a plot com which=c(4,6)), você terá um panorama mais fácil de analisar que a tabela gerada por influence.measures(). Lembrando que a marcação tanto na saída de influence.measures() como nos gráficos do que é influente é a convenção do autor do pacote. HTH -- Cesar Rabak 2015-03-25 12:08 GMT-03:00 walmes . <walmeszeviani@gmail.com>:
A análise dos resíduos apresentada nos gráficos rotula sempre 3 observações mas não significa que sejam de fato influentes. Para isso você pode consultar medidas de influência, como influence.measures().
Walmes.
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