Análise Exploratória de Dados

1. Análise Exploratória de Dados R – LIG/09

2. Objetivos Análise de duas variáveis quantitativas: • obter uma reta que se ajuste aos dados segundo o critério de mínimos quadrados; • apresentar outros critérios para a determinação de uma reta que se ajuste aos dados; • realizar análises exploratórias dos resíduos do modelo ajustado.

3. Critério de mínimos quadrados • Como são obtidos os coeficientes da reta de mínimos quadrados? Nossos dados podem ser pensados como uma coleção bivariada: Foi considerado adequado o modelo para explicar .

4. Critério de mínimos quadrados Resíduo (ri): diferença entre o valor observado da variável resposta e o valor ajustado pelo modelo: valor observado valor ajustado pelo modelo

5. Critério de Mínimos Quadrados • Escolha =a e =b de tal maneira que a soma de quadrados dos resíduos seja um mínimo. Minimizar

6. Coeficientes da reta de mínimos quadrados • Solução: Coeficiente de inclinação da reta Coeficiente linear da reta (intercepto)

7. Coeficientes da reta de mínimos quadrados Coeficiente angular da reta de mínimos quadrados

8. Exemplo 1: Idade versus altura1 • Fonte: http://lib.stat.cmu.edu/DASL/ • Referência: Moore, David S., and George P. McCabe (1989). Introduction to thePracticeofStatistics, p. 118. • A altura de uma criança aumenta ao longo do tempo. Como o padrão de crescimento varia de criança para criança, uma forma de compreender o padrão geral de crescimento é usar a média das alturas de várias crianças, como é feito com os dados a seguir.

9. Idade versus altura • Descrição: Alturas médias de um grupo de crianças de Kalama, um povoado egípcio que é o local de um estudo de nutrição em países em desenvolvimento. Os dados foram obtidos medindo-se as alturas de 161 crianças no povoado cada mês. • Número de casos: 12 • Nomes das variáveis: • idade: idade em meses • altura: altura média em cm

10. Idade versus altura: Dados • idade altura • 18 76.1 • 19 77.0 • 20 78.1 • 21 78.2 • 22 78.8 • 23 79.7 • 24 79.9 • 25 81.1 • 26 81.2 • 27 81.8 • 28 82.8 • 29 83.5

11. Idade versus altura • Investigue possíveis relações entre idade e altura nesta base de dados. • Diagrama de dispersão • Coeficiente de correlação • Os dados estão no arquivo idadealtura.txt, com a primeira linha indicando os nomes das variáveis.

13. cor(dados$idade,dados$altura) [1] 0.994366 É visível a forte relação entre a idade em meses e a altura!

14. Comentário A altura de uma criança não é estável, mas cresce ao longo do tempo. Como o padrão de crescimento varia de criança para criança, uma forma de compreender o modelo geral de crescimento é usar a média de altura de várias crianças, como apresentado neste conjunto de dados. O diagrama de dispersão da altura versus idade é quase uma linha reta, mostrando um modelo de crescimento linear.

15. Extrapolação • Deve-se tomar cuidado com previsões fora do campo de variação da variável explicativa. • Quanto mais distante estiver o valor da variável explicativa do conjunto de valores efetivamente observado, mais imprecisa será a previsão. • De fato, nada garante que fora deste intervalo, a relação linear obtida continue valendo.

16. Comentários • O caso deste exemplo é típico. • A altura média pode crescer linearmente com a idade em meses nos primeiros anos de vida, mas a curva de altura de uma pessoa certamente não é linear ao longo de sua vida! • Quando falamos em modelos, uma das coisas que se deve ter em mente é a abrangência deles.

17. Reta de mínimos quadrados • reta1<-lm(dados$altura~dados$idade) • Coefficients: • (Intercept) dados$idade • 64.928 0.635 Modelo ajustado: altura=64.928+0.635xidade variável explicativa variável resposta

19. Outros métodos para obter a reta O critério de minimização da soma dos resíduos ao quadrado não é o único! Há outros critérios para obter uma reta que se ajuste aos dados. Um deles é minimizar a soma dos resíduos tomados em valor absoluto. Este critério é conhecido como critério L1. Escolha  e  de modo a minimizar:

20. Métodos robustos de ajuste da reta Métodos conhecidos como robustos, envolvem minimizar alguma função dos resíduos ao quadrado ordenados. 1) (lmsreg) least median squares: escolha  e  de modo a minimizar: Neste caso, não há uma solução analítica como no caso do critério de mínimos quadrados. O algoritmo para a obtenção dos coeficientes é bem mais complexo. O R possui uma função que nos retorna este coeficiente: lmsreg no pacote MASS.

21. Métodos robustos de ajuste da reta Para usar funções do pacote MASS, há a necessidade de carregar o pacote. O único pacote que não precisa ser carregado no R é o base, que contém as funções básicas que trabalhamos até agora (pie, barplot,mean,sd,summary,boxplot, quantile,plot,lm,round,etc.)

22. Carregando o pacote MASS Clique em 1) Packages(barra de menus na parte superior da tela) 2) load packages 3) MASS

23. Exemplo 2 Voltemos aos dados do arquivo fumo.txt, trabalhados na aula passada. Compare as retas de mínimos quadrados e via critério lms (least median squares) (lmsreg). dados<-read.table(“m:\\aed\\fumo.txt”,header=T) reta1<-lm(dados$imorte~dados$ifumo) reta2<-lmsreg(dados$imorte~dados$ifumo) plot(dados$ifumo,dados$imorte,main=“Fumo versus câncer”) abline(reta1$coefficients,col=“blue”) abline(reta2$coefficientes,col=“red”)

25. Métodos robustos de ajuste da reta 2) Um outro método é o lts (least trimmed squares) que consiste em escolha  e  de modo a minimizar: onde r(i) representa os resíduos ordenados, i=1,...,n, e h é um natural menor que n, ou seja, minimiza-se a soma dos h menores resíduos ao quadrado. No R a função que realiza este ajuste também está disponível no pacote MASS: ltsreg.

26. Continuação do exemplo Compare com os outros dois ajustes obtidos, a reta ajustada via ltsreg. reta3<-ltsreg(dados$imorte~dados$ifumo) abline(reta3$coefficients,col=“green”)

28. Comentários 1) Quando os dados não apresentarem observações muito diferentes das demais (outliers) e forem aproximadamente “normais”, não haverá muita diferença das retas robustas para a reta de mínimos quadrados. 2) Depois de ajustado um modelo é fundamental realizar a etapa de validação do modelo em que boa parte consiste numa análise exploratória detalhada dos resíduos do modelo. 3) Apenas após a etapa de validação e a escolha do modelo é que podemos partir para a etapa de previsões.

29. Análise dos resíduos Por exemplo, o diagrama de pontos dos resíduos NÃO deve apresentar nenhuma estrutura aparente. Caso, o diagrama de pontos apresente alguma estrutura é sinal de que o modelo proposto para os dados ainda não está suficientemente adequado e deve ser reformulado. Vejamos como está o diagrama dos resíduos da reta de mínimos quadrados para este último ajuste.

30. Diagrama de pontos dos resíduos da reta de mínimos quadrados dotchart(reta1$residuals,main=“Diagrama de pontos da reta de mínimos quadrados”)

31. Outra possibilidade >plot(reta1$residuals,main="Dispersão dos resíduos da reta de mínimos quadrados",type=”l") > abline(h=0,lty=2)

32. Resíduos versus valores ajustados Outro gráfico que também não deve apresentar nenhuma estrutura é o diagrama de dispersão dos valores ajustados versus os resíduos do modelo. plot(reta1$fitted,reta1$residuals,main=“Valores ajustados versus resíduos”)

33. Outros critérios Construa o diagrama de pontos dos resíduos e o diagrama de dispersão dos resíduos versus valores ajustados para os outros dois ajustes deste exemplo (reta2 e reta3).

34. Exemplo 3: Contas de energia Os dados a seguir referem-se à temperatura média mensal e a quantidade de energia elétrica (em $) na conta mensal. Os dados foram armazenados no arquivo energia.txt os nomes das variáveis são data, temp e conta. Fonte: Rossman & Chance (1998). Workshop Statistics: Discovery with data and Minitab. Springer. (Capítulo 9, pg. 159).

35. Contas de energia (cont.) Antes de examinar a relação entre temperatura média e conta de energia, examine a distribuição dos dados referentes a contas de energia. Descreva a forma da distribuição dos valores das contas. Construa o diagrama de dispersão de temperatura versus conta e avalie uma possível associação positiva ou negativa entre estas variáveis.

38. Contas de energia (cont.) Observe que em regiões com temperaturas muito baixas, diferente de regiões quentes, o consumo de energia é maior quanto menor for a temperatura! Calcule a correlação entre temperatura e conta de energia. Obtenha as retas de mínimos quadrados, lms e lts para estes dados.

39. > cor(dados$temp,dados$conta) [1] -0.6883143 reta1<-lm(dados$conta~dados$temp)

41. Coefficients: (Intercept) dados$temp 55.0286 -0.2112 Modelo ajustado: Conta=55.0286-0.2112x(temperatura)

42. Contas de energia (cont.) Usando a reta de mínimos quadrados, determine o resíduo e o valor ajustado para o mês de março de 1992. Faça um boxplot dos resíduos da reta de mínimos quadrados e verifique se há algum ponto exterior. Em caso afirmativo, identifique qual a data a que este resíduo se refere.

43. > reta1$residuals[12] 12 -1.937377 > reta1$fitted[12] 12 46.36738 12 mar/92: temp=41, conta=44.43

45. É possível verirficar que a observação cujo resíduo é um ponto exterior no boxplot é a de julho de 1993.

46. Contas de energia (cont.) Faça um dotchart dos resíduos e comente sobre a forma do mesmo. “Um modelo é adequado entre outras coisas, se o diagrama de pontos dos resíduos não apresentar nenhum tipo de estrutura”. De acordo com a afirmação anterior, você diria que o modelo é adequado?

49. Parece que nessa figura os resíduos tendem a ser positivos nos extremos e negativos no meio. Talvez o modelo linear não seja adequado nesse caso.

50. Retas robustas • Investigue o comportamento dos resíduos para os critérios lms e lts.