Ferramenta de software livre avalia importância relativa de preditores em modelos aditivos generalizados

Modelos aditivos generalizados (GAMs) são comumente usados ​​em pesquisa ecológica por sua capacidade de modelar relacionamentos não lineares complexos. No entanto, avaliar a importância do preditor na presença de concurvidade é difícil devido à variância sobreposta entre os preditores.

Para esse fim, uma equipe de pesquisadores da Universidade Florestal de Nanquim e do Centro de Clima e Agrometeorologia de Guangzhou, na China, criou um novo pacote de software de computador que calcula R individuais² valores para preditores baseados no conceito de “variância média compartilhada”, um método introduzido anteriormente para regressão múltipla e análises canônicas.

“Este pacote gam.hp R recém-desenvolvido calcula valores R² individuais para preditores em GAMs com base no conceito de ‘variância compartilhada média’”, diz Jiangshan Lai, autor principal e co-correspondente do estudo. “Ele permite a distribuição equitativa de R² compartilhado entre preditores relacionados, fornecendo uma medida da contribuição única e compartilhada de cada preditor para o ajuste do modelo.”

Notavelmente, o pacote gam.hp R é de uso gratuito, com os detalhes publicados no periódico Diversidade Vegetal.

Os autores demonstram a utilidade do pacote gam.hp R analisando dados de qualidade do ar em Londres, observando especificamente a importância relativa das fontes de emissão e fatores meteorológicos na explicação da variabilidade da concentração de ozônio.

“Os resultados recomendam priorizar o controle do NO_x emissões durante episódios de poluição de ozônio em Londres, seguidos por esforços para reduzir as emissões de CO e aumentar a precisão das previsões de velocidade do vento (WS)”, explica Lai.

Essa metodologia auxilia na formulação de estratégias mais refinadas e eficazes para o controle da poluição por ozônio por órgãos governamentais, considerando diversos fatores de influência.

“Gostaríamos de ver mais pesquisadores incorporando o pacote gam.hp em seus estudos. Use este pacote se o resultado atender às suas expectativas analíticas; caso contrário, seu uso não é obrigatório”, diz Lai.