Boa noite professor! Fiquei na dúvida quanto à comparação dos efeitos das variáveis fixas no output final do modelo (e.g. a diferença 'perene vs. decidual' é significativa?). Pelo que vi, não são fornecidos valores de p para a função 'lmer' e existem diversas formas para estimar a influência das variáveis fixas. Enfim... estava pensando se isso é expressivamente necessário ou é possível avaliar essa influência de forma mais simples/rápida fazendo inferências a partir dos 't values' e as estimativas de parâmetro do output?
Bom dia professor Alexandre. O coeficiente de correlação na saída do modelo, especificamente dentro da tabela de "random effects" é a correlação entre os níveis da variável aleatória? abraço e excelente aula.
Olá M Mf, Obrigado por assistir a aula e dar retorno. A variável aleatória, em geral, está associada a uma correlação entre observações, seja por uma dependência espacial, temporal ou biológica. Essa dependência é traduzida em uma correlacão, sendo essas observações mais similares entre sí do que entre outras observações que não apresentem essa dependência. Em um experimento clássico todas as observações são independentes e desta forma, não apresentam correlação. No caso das variáveis aleatórias o valor de correlação está associada às observações de UM MESMO NIVEL da variável aleatória. As observações entre níveis diferentes não devem ser correlacionadas já que devem ser observaçãoes independentes.
Caro professor, muito grato pela suas aulas, são excelentes. Tenho, todavia, uma incompreensão. A variável de nível dois que o senhor estima o efeito nesse modelo é espécie ou é se a folha é perene? Não deveria haver um coeficiente estimado para essa variável de nível 2 não? Obrigado!
Bom dia Professor Alexandre! Gostaria de parabenizar pela excelente aula. Quero estudar especificamente MM. Portanto, você recomenda qual referência bibliografia para estudar MM? Obrigado
Assisti à todas as aulas e julgo todas excelentes. Eu aprendi bastante. Obrigada por disponibilizar esse material, professor
Boa noite professor! Fiquei na dúvida quanto à comparação dos efeitos das variáveis fixas no output final do modelo (e.g. a diferença 'perene vs. decidual' é significativa?). Pelo que vi, não são fornecidos valores de p para a função 'lmer' e existem diversas formas para estimar a influência das variáveis fixas. Enfim... estava pensando se isso é expressivamente necessário ou é possível avaliar essa influência de forma mais simples/rápida fazendo inferências a partir dos 't values' e as estimativas de parâmetro do output?
Fiquei com a mesma dúvida. Não vi nenhum p significativo no modelo gerado. teria como explicar melhor os resultados ?
Bom dia professor Alexandre. O coeficiente de correlação na saída do modelo, especificamente dentro da tabela de "random effects" é a correlação entre os níveis da variável aleatória? abraço e excelente aula.
Olá M Mf,
Obrigado por assistir a aula e dar retorno. A variável aleatória, em geral, está associada a uma correlação entre observações, seja por uma dependência espacial, temporal ou biológica. Essa dependência é traduzida em uma correlacão, sendo essas observações mais similares entre sí do que entre outras observações que não apresentem essa dependência. Em um experimento clássico todas as observações são independentes e desta forma, não apresentam correlação. No caso das variáveis aleatórias o valor de correlação está associada às observações de UM MESMO NIVEL da variável aleatória. As observações entre níveis diferentes não devem ser correlacionadas já que devem ser observaçãoes independentes.
@@aaocursos entendi! muito obrigada prof!
Caro professor, muito grato pela suas aulas, são excelentes. Tenho, todavia, uma incompreensão. A variável de nível dois que o senhor estima o efeito nesse modelo é espécie ou é se a folha é perene? Não deveria haver um coeficiente estimado para essa variável de nível 2 não? Obrigado!
Bom dia Professor Alexandre! Gostaria de parabenizar pela excelente aula. Quero estudar especificamente MM. Portanto, você recomenda qual referência bibliografia para estudar MM? Obrigado
Obrigada pela aula. Minhas estimativas do modelo misto estão dando quase zeradas, alguem sabe o motivo?