[R-br] 1. Variáveis intervalares nos modelos mistos do R

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[R-br] 1. Variáveis intervalares nos modelos mistos do R

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Assunto: Variáveis intervalares nos modelos mistos do R

Bom dia, meu nome é Thiago e estou precisando de ajuda na avaliação de alguns dados.

Quero modelar a densidade básica da madeira de Eucalyptus de acordo com variáveis como:
 
Espécies (3 espécies) 
Idade (contínua) 
Tipo de Solo (variável categórica - 7 classes) 
Textura do Solo (variável intervalar - 3 intervalos)
Classes de Altitude (variável intervalar - 5 intervalos)
Precipitação (variável inteira)
Município (variável categórica - várias classes) e 
Estado (variável categórica - 3 classes).

Eu estudei e penso em utilizar modelos mistos não lineares (do pacote nlme) visto que o comportamento da densidade básica perante as variáveis independentes não segue uma função linear, contudo me deparo com alguns problemas:

1) O primeiro é as variáveis intervalares pois não sei como trabalhar com elas no modelo.
2) O segundo é que variáveis escolher para os efeitos aleatórios, eu primeiramente pensei no Estado e dentro dele o Município.

Alguém poderia me auxiliar em algum caminho que poderia tomar para resolver esse problema? 
Quem sabe modelos mistos não sejam o caso e eu poderia utilizar alguma técnica de inteligência artificial, visto que, atualmente, a presença de variáveis intervalares e categóricas é comum em muitas bases de dados.

Obrigado.

Thiago Wendling Gonçalves de Oliveira

Engenheiro Florestal
Mestre em Recursos Florestais (ESALQ/USP)
Doutorando em Engenharia Florestal (UFPR)
Skype: Thiago W.G. de Oliveira
+ 55 41 98858-2031
 

 

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Re: [R-br] 1. Variáveis intervalares nos modelos mistos do R

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Tiago,

As suas variáveis intervalares vão acabar entrando como variáveis categóricas no modelo, assim como tipo de solo. A única coisa é que serão categóricas ordenadas. Mas isso só faria diferença para formulação de contrastes que levassem a ordem em conta, enfim, pois contrates dois a dois, comum para categóricas não ordenadas, perde um pouco de significado.

Estado e município são, dentre as variáveis que possui, as que fazem sentido serem de efeito aleatório. As demais não encontraria justificativa para.

Se você quer um modelo preditivo, haja visto que citou inteligência artificial, talvez não seja o caso de usar modelos mistos não lineares (MMNL). Obviamente que um MMNL permitirá predições, até poderá ter maior generalização para predição fora do intervalo observado das suas variáveis independentes se o seu modelo for bem escolhido. Eu ficaria com o MMNL se houver também um interesse inferêncial, ou seja, necessidade de explicar o fenômeno, compreender quais e como as variáveis influenciam a resposta, etc.

À disposição.
Walmes.


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