Ferramentas do usuário
02_tutoriais:tutorial7b:start
Diferenças
Aqui você vê as diferenças entre duas revisões dessa página.
| Ambos lados da revisão anterior Revisão anterior Próxima revisão | Revisão anterior Próxima revisão Ambos lados da revisão seguinte | ||
|
02_tutoriais:tutorial7b:start [2020/10/03 13:42] adalardo [Interpretação do modelo] |
02_tutoriais:tutorial7b:start [2020/10/03 14:40] adalardo [Interpretação do modelo] |
||
|---|---|---|---|
| Linha 406: | Linha 406: | ||
| </code> | </code> | ||
| + | Uma interpretação importante é com relação a variável ''smoke''. Onde foi parar o nível ''smokeFALSE''? Como é uma variável categórica de dois níveis, ''smoke''foi transformada em variáveis indicadoras e um dos níveis deslocado para o intercepto. O que está representado no intercepto? É a estimativa do modelo para uma mulher que não é fumante com tempo de gestação ''zero'' e idade ''zero''. O que não faz sentido. | ||
| + | |||
| O intervalo de confiança dos coeficientes é retornado pela função ''confint'': | O intervalo de confiança dos coeficientes é retornado pela função ''confint'': | ||
| Linha 464: | Linha 466: | ||
| Só para entendermos o que está apresentado nessa ''anova'', vamos comparar os modelos: | Só para entendermos o que está apresentado nessa ''anova'', vamos comparar os modelos: | ||
| - | * 1. ''bwt ~ age + smoke + gestation, data = bebes'' | + | * 1. ''bwt ~ age + smoke + gestation'' |
| - | * 2. ''bwt ~ age + smoke + gestation + gestation:smoke, data = bebes'' | + | * 2. ''bwt ~ age + smoke + gestation + smoke:gestation'' |
| + | |||
| + | <code rsplus> | ||
| + | ml05 <-lm(bwt ~ age + smoke + gestation, data = bebes) | ||
| + | ml06 <-lm(bwt ~ age + smoke + gestation + gestation:smoke, data = bebes) | ||
| + | anova(ml05, ml06) | ||
| + | </code> | ||
| + | |||
| + | Pode haver pequenas variações nos valores por conta arredondamentos. O importante aqui é que um termo pode ser significativo ou não dependendo da ordem que for colocado, principalmente se há alguma colinearidade entre as variáveis incluídas. Ou seja, o termo que é colocado antes explica a variação que o termo que vem depois poderia explicar também! | ||
| ===== Diagnóstico do modelo ===== | ===== Diagnóstico do modelo ===== | ||
| + | O diagnóstico das premissas do modelo é importante, para mais informações veja o tutorial da disciplina [[http://labtrop.ib.usp.br/doku.php?id=cursos:planeco:roteiro:07a-clasrcmdr| Princípios de Planejamento e Análise de Dados]] sobre o assunto. O basico pode ser interpretado nos gráficos que são feitos por padrão se usamos a função ''plot'' no objeto de modelo: | ||
| <code rsplus> | <code rsplus> | ||
| Linha 476: | Linha 487: | ||
| </code> | </code> | ||
| - | <WRAP center round important 60%> | + | |
| - | Os dados desse estudo serão usados também no exercício, porém lá, vamos partir dos dados brutos com mais variáveis | + | Estando tudo certo com nosso modelo podemos passar para outras fases como preparar gráficos e interpretar os resultados. |
| - | </WRAP> | + | |
02_tutoriais/tutorial7b/start.txt · Última modificação: 2020/10/05 16:36 por adalardo
Exceto onde for informado ao contrário, o conteúdo neste wiki está sob a seguinte licença: CC Attribution-Noncommercial-Share Alike 4.0 International
