Regression

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View source: R/CMISCorrelacaoExtraFunctions.R

Extrai estat<c3><ad>stica de objetos LM ou GLM sem intervalo de confian<c3><a7>a

1	glm_extract_list(fit, r2, residteste, ...)

`fit`	Objeto lm ou glm
`r2`	Threshold do coeficiente de determina<c3><a7><c3><a3>o ou r-quadrado
`residteste`	Threshold do indicador de qualidade do res<c3><ad>duo gerado por `analise_residuos_glm`
`...`	Passagem de par<c3><a2>metros

Esta fun<c3><a7><c3><a3>o retorna diversas estatisticas do modelo testado de acordo com os argumentos de threshold. Entre elas est<c3><a3>o R^2, VIF, RMSE, PRESS, etc.

Nota: as estatistica retornadas dependem dos argumentos de threshold, logo, caso o modelo n<c3><a3>o apresente bons R^2 e/ou res<c3><ad>duos nada ser<c3><a1> retornado. O R^2 parcial <c3><a9> calculado com aporio da fun<c3><a7><c3><a3>o calc.relimp, do pacote relaimpo.

Data frame com coeficientes e estat<c3><ad>sticas do modelo

LOPES, J. L.

Esta fun<c3><a7><c3><a3>o depende das fun<c3><a7><c3><b5>es analise_residuos_glm, my_lm_press deste pacote mais calc.relimp do pacote relaimp

# Objeto com dados para modelagem
data(mensal)
glmdata <- my_glm_data(mensal, 1, 12, "neg","hdw")
damod <- glmdata$ds_modelagem
vresposta <- glmdata$respostas
explicativas <- glmdata$explicativas
mreg <- paste(vresposta, " ~ 1")

fun  <- as.formula(paste(c(mreg[20], explicativas[1:5]), collapse=" + "))
fit  <- step(lm(fun, data = glmdata$ds_modelagem))
Glme <- glm_extract_list(fit, r2 = 0.5, residteste = 0.5)