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Diferenças
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disciplinas:ce225-2012-02:historico [2013/03/04 08:02] paulojus |
disciplinas:ce225-2012-02:historico [2013/03/04 08:09] (atual) paulojus [22/02] |
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| Linha 359: | Linha 359: | ||
| - Mostrar como obter os intervalos de predição | - Mostrar como obter os intervalos de predição | ||
| - Verificar os resultados com os retornados pela função ''predict()'' do R | - Verificar os resultados com os retornados pela função ''predict()'' do R | ||
| - | - **Algumas sugestões** | + | - Algumas sugestões: |
| - como calcular os valores da curva de valores ajustados nos exemplos da //creatinina vs infarto// e no de "novos casos de AIDS na Bélgica". Ainda neste exemplo, como estimar a dose associada a uma certa probabilidade fixada de morte? | - como calcular os valores da curva de valores ajustados nos exemplos da //creatinina vs infarto// e no de "novos casos de AIDS na Bélgica". Ainda neste exemplo, como estimar a dose associada a uma certa probabilidade fixada de morte? | ||
| - | - como calcular as contagens esperadas no exemplo de //crença vc sexo" ? | + | - como calcular as contagens esperadas no exemplo de //crença vc sexo// ? |
| === 01/03 === | === 01/03 === | ||
| + | Comandos do exemplo discutido em aula | ||
| <code R> | <code R> | ||
| ## carregando o conjunto de dados DHF99 do pacote epicalc | ## carregando o conjunto de dados DHF99 do pacote epicalc | ||
| Linha 409: | Linha 411: | ||
| summary(glm2BN) | summary(glm2BN) | ||
| ## 3. Modelo quasipoisson | ## 3. Modelo quasipoisson | ||
| - | glm2Q <- glm(containers ~ viltype + education, data=DHF99, family=quasipoisson) | + | glm2Q <- |
| + | glm(containers ~ viltype + education, data=DHF99, family=quasipoisson) | ||
| ## comparando os coeficientes e erros padrão | ## comparando os coeficientes e erros padrão | ||
| summary(glm2) | summary(glm2) | ||
| Linha 420: | Linha 423: | ||
| plot(glm2BN) | plot(glm2BN) | ||
| ## | ## | ||
| - | ## As análises poderiam prosseguir | + | ## As análises poderiam prosseguir de diversas formas. Alguns exemplos: |
| ## - avaliando ainda outros modelos como por exemplo inflacionados de de zeros, hurdle . | ## - avaliando ainda outros modelos como por exemplo inflacionados de de zeros, hurdle . | ||
| ## - verificando a relevância das covariáveis (e.g education) | ## - verificando a relevância das covariáveis (e.g education) | ||
