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Centro de Métodos Quantitativos


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 CMQ: Centro de Métodos Quantitativos LaBE - Laboratório de Biometria Ecológica
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Laboratório de Biometria Ecológica (LaBE)

ENCONTROS

PROJETOS IBS 2010: "Todos para Floripa!"

Projeto 1: AIC e Multicolinaridade

Semana 30/03/2010 PARSIVAL

Função correta (espero!!) para cálculo do AIC em modelos com transformação logarítmitca:

# Computing the AIC for log-transformed models
log.AIC <- function(lmobj, k = 2)
{
#
# log.AIC = computes AIC for log-transformed linear model
#
#
	y.log = lmobj$model[,1]
	Y = exp( y.log )
	jacobian = 1/Y

	yhat = lmobj$fitted
	sigma = summary(lmobj)$sigma
	p = length( lmobj$coefficients ) + 1

	llik = log( dnorm( y.log, mean=yhat, sd=sigma) * jacobian )

	AIC = -2 * sum(llik) + k*p

	return(AIC)
}


Semana 27/11/2009 PARSIVAL

Pessoal os primeiros conjuntos de dados: volume-arvores.RData

  • Esse arquivo é carregado dentro do R com o comando load.
  • Uma série de objetos (sensu R) serão criados na área de trabalho.
  • O objeto “df.descrip” (data.frame, também) apresenta breve descrição dos conjuntos.
  • Todos os demais objetos são data.frames com os conjuntos de dados (17 ao todo).

O primeiro conjunto de tarefas é ajustar os modelos de equação de volume (dupla entrada) a todos conjuntos de dados. utilizando a função lm; o Edgar será o “monitor”.

Semana 03/12/2009 PARSIVAL

Códigos do R:

Apostila de regressão linear applied-regression.pdf

Tarefas:

  • re-organizar os dados num único diretório utilizando listas de modelos;
  • construir função para “automatizar” o cálculo de: (1) máximo VIF e (2) maximum condition index;
  • realizar as computações de AIC, máximo VIF e maximum condition index para todos modelos em todos conjuntos de dados.
  • construir uma tabela com: conjunto de dados, modelos e os índices.

Aprendizado do R

Tarefas

Uso do “merge” e do “agregate”

biometria/encontros/start.txt · Última modificação: 2015/08/10 20:48 (edição externa)