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Buenas Jordi
Me aconsejaste para mis datos , en el paso 3.calcular el grado de importancia de cada vble explicativa , pero no doy con la tecla (pongo aqui todos los pasos para quen siga el hilo)
PASOS
1 DEFINIR VARIABLE RESPUESTA
2 CALCULAR CORRELACIONES ENTRE VAR RESPEUSTA Y EXPLICATIVAS CORRPLOT_TENGO PENDIENTE HACER ESTO
3.CALCULAR MODELO LINEAL SENCILLO Y EL GRADO DEIMPORTANCIA DE CADA V EXPLICATIVA CON UN IMPORTANCE PLOT ( pack caret)
4. CREAR DISTINTOS MODELOS CON LAS DIST.VARIABLES EXPLICATIVAS Y ELEGIR LA DE MENOR BICHe revisado el ultimo webinar de analiza tus datos pero no he encontrado lo que quería
He revisado alguan documentacion sobre el paquete caret pero no estoy segura de a que funcion hace el importance plot
Me comentas que tengo que ver los coeficientes, yo he hecho lo siguiente y he obtenido estos coefcientes:anova(lm3) cobertura en funcion de año, localidad y orientación de la parcela
Analysis of Variance TableResponse: QUCOV_log
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
year 1 141.9 141.884 42.0969 1.227e-10 ***
SUC 3 35.7 11.898 3.5302 0.01441 *
orientacion 3 35.2 11.720 3.4773 0.01549 *
year:SUC 3 26.4 8.807 2.6129 0.04991 *
year:orientacion 3 7.9 2.637 0.7825 0.50370
SUC:orientacion 9 175.5 19.495 5.7843 6.428e-08 ***
year:SUC:orientacion 9 25.5 2.838 0.8420 0.57735
Residuals 1316 4435.5 3.370
—
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1sale más significativo año y año-localidad-orientacion
ver el peso de cada –año cima orientacion con importance plot de caret
despues he aplicado varImp (lm3) y he ordenado de mayor a menor; entiendo que a mayor cifra, mas importancia en el cambio ¿es correcto?resultado
VARIABLE
VARIMP
year:orientacionN
1.22496765
orientacionN
1.21713326
year:SUCMIR:orientacionN
1.15851301
year:SUCMOR:orientacionN
1.15631312
SUCMIR:orientacionN
1.15221538
SUCMOR:orientacionN
1.14627982
year
0.88716898
SUCDIE:orientacionN
0.79920286
year:SUCDIE:orientacionN
0.79892417
year:SUCMOR:orientacionS
0.76089010
SUCMOR:orientacionS
0.75966654
SUCDIE:orientacionW
0.69000203
year:SUCDIE:orientacionW
0.68447624
SUCMIR:orientacionS
0.48236058
year:SUCMIR:orientacionS
0.48036049
year:SUCMIR
0.47317173
…etcHola Cristina,
En el código del científico libre está calculado el importance plot de los coeficientes.
De todas formas el importance plot es el reflejo del p-valor.Cuánto más pequeño sea el p-valor la importancia será más grande.
Puedes ordenar las variables por orden de importancia de p-valor más pequeño a más grande.Aquí un ejemplo:
# # # Importancia del modelo
# # model2 <- train(individuos~Rad_max+Fus_max+EAn_max+HSol1_median+EAn_sum+Pre_max+Tmx_sum,data=datasimple[-1],method="glm", family="poisson") # # # # # importancia de cada variable # # importance <- caret::varImp(model2, scale = FALSE) # # print(importance) # # plot(importance)
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