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Linha 1: | Linha 1: | ||
+ | ====== Exercícios antigos ====== | ||
+ | ===== Modelos Gaussianos ===== | ||
+ | ==== Biomassa de Eucalyptus ==== | ||
+ | |||
+ | Procure refazer os passos apresentados no tutorial para outras variáveis de biomassa das árvores (presentes no mesmo conjunto de dados): | ||
+ | * '' | ||
+ | * '' | ||
+ | |||
+ | ==== Análise de Variância ==== | ||
+ | |||
+ | - Ajuste todos os modelos da primeira seção do tutorial sobre ANOVA usando a notação de fórmula estatística da função '' | ||
+ | - Use estes modelos ajustados para refazer a seleção de modelos com o AIC corrigido para pequenas amostras. | ||
+ | |||
+ | ===== Seleção de modelos ===== | ||
+ | |||
+ | Repita o tutorial [[: | ||
+ | * Reduza o número de plantas para 50 | ||
+ | * Faça o número de frutos por plantas ser uma variável binomial negativa, com parâmetro de dispersão k=0,5, e média determinada pela concentração de fósforo. | ||
+ | * Para podermos comparar os resultados, fixe a semente de números aletórios com o comando: | ||
+ | < | ||
+ | set.seed(42) | ||
+ | </ | ||
+ | - Ajuste aos dados modelos Poisson e binomiais negativos com médias constantes e médias como funções exponenciais da concentração de fósforo. | ||
+ | - Construa a tabela de seleção de modelos com os valores de AIC, delta-AIC e pesos de evidência. | ||
+ | - Faça a mesma tabela usando o AIC corrigido para pequenas amostras (AICc) e para sobredispersão (QAIC). O pacote '' | ||
+ | - Compare os resultados e explique as diferenças, | ||
+ | - Faça um gráfico dos número de frutos em função da concentração de fósforo. Sobreponha a ele a linha do modelo que você julgar mais plausível. Se julgar que houve empates, sobreponha as linhas de todos os modelos igualmente plausíveis. | ||
+ | \\ |