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MARETEC - Publicações

On the Choice of Linear Regression Algorithms for Biological and Ecological Applications.

A regressão modelo II (i.e, minimização oblíqua dos resíduos) é a alternativa adequada à regressão modelo I por Mínimos Quadrados Simples (i.e, minimização vertical dos resíduos) na ausência de relações de dependência comprovadas ou x medido com erro. No entanto, esta não tem uma solução perfeita. A determinação da recta verdadeira por modelos de erros-nas-variáveis requer a estimação dos erros em x e em y através dos momentos de ordem superiores. Contudo, a sua precisão requer conjuntos de dados enormes e como tal estes modelos não são aplicáveis à maioria dos problemas ecológicos. A alternativa “Eixo Majorante Reduzido” (EMR) é dependente de um conjunto estricto de assumpções dificilmente satisfeito por dados reais, tornando-o susceptível a erro sistemático, enquanto a “Análise de Componentes Principais” (ACP) torna-se menos fidedigna quando menores correlações coincidem com x e y apresentarem variações aproximadas. Nós usámos dados artificiais (permitindo a determinação da recta verdadeira) para demonstrar quando EMR ou ACP devem ser preferidos. Consequentemente, propomos usar ACP sempre que 

r2+s2x/s2y for superior a 1.5. Caso contrário, sugerimos gerar dados

artificiais manipulados para corresponder a estrutura dos dados originais, e testar qual método fornece estimativas mais aproximadas da recta verdadeira. Nós disponibilizamos um executável de fácil utilização para efectuar esta tarefa. Testámos o uso de EMR e ACP com dados reais acerca de relações biomassa-densidade intraespecíficas e interespecíficas em algas e ervas marinhas, crescimento do talo de algas, morfometria de crustáceos e aves, pescas de sardinhas e ciências sociais, tendo comummente encontrado estimativas de rectas largamente divergentes, resultando em estimações de parâmetros e aplicações de modelos largamente enviasadas. A sua análise suporta a metodologia sugerida e sumarizada acima para a selecção do método de regressão.

 


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