Science and Nature

Technology

Modelos De Regressão Em R

By Écio Souza Diniz E Jan Thiele

Listen with Sir Michael Caine™ and 1,000+ voices

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Length5h 54m

About this audiobook

O avanço em modelagem estatística, destacando técnicas de regressão, se posiciona no mundo globalizado como uma ferramenta essencial na investigação de fatores causais de padrões ecológicos de espécies e suas interações com o meio ambiente em rápida mudança no século 21. O avanço das linguagens de programação computacional tem ampliado a habilidade e performance investigativa de pesquisadores ao redor mundo. Uma parte significativa desse avanço tem sido amplamente fomentado no software R através do desenvolvimento de pacotes para diversos tipos de análises. O conteúdo do presente livro é constituído de diversos modelos de regressão lineares e não lineares no R aplicados, baseados em exemplos com dados amostrais reais de vegetação para estudos ecológicos. Assim, os modelos discutidos são apresentados num contexto teórico-prático acessível para público interdisciplinar de áreas acadêmicas, mas especialmente por estudantes de pós-graduação e pesquisadores nas áreas de Ecologia, Biodiversidade, Engenharia Florestal e Agronomia.

Nature & Wilderness

Audiobook details

GenreScience and Nature, Technology

Length5 hrs 54 mins

Narrated byListen with 1,000+ voices

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Publish dateMar 10, 2023

LanguagePortuguese

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6INTRODUÇÃO

7Descrição de dados

81 LM (Modelos Lineares)

91.1.2 Teste normalidade

101.1.3 Correlação

11Coeficiente de Pearson

12Coeficiente de Spearman

131.1.4 Fator de Inflação de Variância (VIF)

141.1.5 Teste de linearidade

151.2 Aplicação com modelo LM

161.2.1 Interpretação do summary em LM

171.2.2 Interpretação dos resíduos em LM

182. GLM (Modelos Lineares Generalizados)

192.1.3 Distribuição Poisson

202.1.5 Distribuição binomial

212.3 Interpretação do summary em GLM

222.4 Interpretação dos resíduos em GLM

232.5. Estimativa de R² para GLM

243. Modelos Mistos

253.1.2 Aplicações com GLMM

263.1.3 Interpretação do summary em GLMM

273.2 GLMM PQL (Quasi-verossimilhança penalizada)

283.2.1 GLMM PQL para autocorrelação temporal

293.2.3 Wald Teste para GLMM PQL

303.2.2 GLMM PQL para autocorrelação espacial

313.3.1 Pré-testes para LME

323.3.4 Teste de autocorrelação espacial (Moran’s I)

333.3.5 Aplicação com LME

344 Regressão Logística

354.1 Aplicação com Regressão Logística

364.1.3 Interpretação da Anova e Summary de Modelo Logístico

374.1.4 Performance do modelo logístico

385.1 Aplicação com GLS

395.1.1 Pré-testes para GLS

405.1.2 Interpretação do Summary de GLS

416.1 Pré-diagnóstico

426.2 Aplicação e interpretação do modelo Quadrático

437 GNM (Modelos Não lineares generalizados)

447.1.2 Pré-testes

457.1.3 Interpretação do summary de GNM

468 GAM (Modelos Aditivos Generalizados)

478.2 Interpretação do summary de GAM

488.3 Correlação entre preditivas em GAM

498.4 Interpretação dos resíduos em GAM

509 GAMM (Modelos Aditivos Generalizados Mistos)

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