biometria:encontros:start
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LaBE - Laboratório de Biometria Ecológica Centro de Métodos Quantitativos Departamento de Ciências Florestais Escola Superior de Agricultura “Luiz de Queiroz” UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO |
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:
- Arquivo com o VIF: vif.R
- Script para análises: script-2009-12-02.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”
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