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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):
 +  * ''tronco'' - biomassa do tronco das árvores:
 +  * ''folha'' - biomassa das folhas das árvores.
 +
 +==== Análise de Variância ====
 +
 +  - Ajuste todos os modelos da primeira seção do tutorial sobre ANOVA usando a notação de fórmula estatística da função ''mle2''
 +  - Use estes modelos ajustados para refazer a seleção de modelos com o AIC corrigido para pequenas amostras.
 +
 +===== Seleção de modelos =====
 +
 +Repita o tutorial [[:05-binomial-poisson:05-binomial-poisson#modelos_poisson_com_variaveis_preditoras]], com as seguintes modificações:
 +  * 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:
 +<code>
 +set.seed(42)
 +</code>
 +  - 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 ''bbmle'' tem funções para todos esses cálculos.
 +  - Compare os resultados e explique as diferenças, se houver.
 +  - 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.
 +\\