e' importante notar que lm(cbind(var1, var2, ...) ~ x1 + x2 ...) ajusta modelos lineares para as respostas var1, var2, ... independentemente, ie. a notacao acima e' equivalente a: lm(var1 ~ x1 + x2 ...) lm(var2 ~ x1 + x2 ...) etc b 2011/4/19 Ivan Bezerra Allaman <ivanalaman@yahoo.com.br>:
Oi Ayuni,
Nos últimos dois meses, estou estudando um pouco sobre análise multivariada, e até onde eu entendi, a análise de correlação canônica é uma extensão da análise de regressão múltipla. Neste tipo de análise você têm um grupo de variáveis dependentes e outro grupo de variáveis independentes. Dê uma olhada na teoria, acho que é o que você procura. O bom pacote que achei para fazer estes tipos de análises e a "candisc". Baixe o pdf do pacote e veja como utilizar as funções. Outro pacote que gera gráficos ótimos nestes casos é o "heplot". Só para lembrar, a candisc trabalha com variáveis canônicas. Veja em qual caso ela se aplique, pois pode ser que a utilização de componentes principais seja mais apropriado. Você poderia fazer também:
modelo <- lm(cbind(var1, var2, etc..) ~ x1 + x2 + etc...) summary(modelo)
Dê uma olhada na MASS para estes tipos de utilização.
Abraços.
Allaman (S,f,P)
M.Sc Ivan Bezerra Allaman Zootecnista Doutorando em Produção Animal/Aquicultura - UFLA email e msn - ivanalaman@yahoo.com.br Tel: (35)3826-6608/9900-2924
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