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Extrai estat<c3><ad>stica de objetos LM ou GLM com intervalo de confian<c3><a7>a e r-quadrado parcial
1 | glm_extract_list_ci(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 |
... |
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
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 | # 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_ci(fit, r2 = 0.5, residteste = 0.5)
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