{"id":2329,"date":"2023-07-22T18:09:17","date_gmt":"2023-07-22T18:09:17","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pt\/r-coeficientes-com-alias-no-modelo\/"},"modified":"2023-07-22T18:09:17","modified_gmt":"2023-07-22T18:09:17","slug":"r-coeficientes-com-alias-no-modelo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pt\/r-coeficientes-com-alias-no-modelo\/","title":{"rendered":"Como corrigir em r: existem coeficientes de alias no modelo"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Um erro que voc\u00ea pode encontrar no R \u00e9:<\/span><\/p>\n

 Error in vive.default(model): there are aliased coefficients in the model\n<\/strong><\/pre>\n
 Esse erro normalmente ocorre quando existe multicolinearidade<\/a> em um modelo de regress\u00e3o. Ou seja, duas ou mais vari\u00e1veis preditoras no modelo est\u00e3o altamente (ou perfeitamente) correlacionadas.<\/span><\/p>\n
 Quando isso acontece, dizemos que uma vari\u00e1vel \u00e9 um \u201calias\u201d de outra vari\u00e1vel, o que causa problemas no ajuste de um modelo de regress\u00e3o.<\/span><\/p>\n
 O exemplo a seguir mostra como corrigir esse erro na pr\u00e1tica.<\/span><\/p>\n
 Como reproduzir o erro<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Suponha que apliquemos o seguinte modelo de regress\u00e3o<\/a> em R:<\/span><\/p>\n
 #make this example reproducible\n<\/span>set. seeds<\/span> (0)\n\n#define data\n<\/span>x1 <- rnorm(100)\nx2 <- rnorm(100)\nx3 <- x2*3\ny <- rnorm(100)\n\n#fit regression model\n<\/span>model <- lm(y~x1+x2+x3)\n<\/strong><\/span><\/pre>\n
 Podemos usar a fun\u00e7\u00e3o vive()<\/strong> do pacote car<\/strong> para calcular os valores VIF para cada vari\u00e1vel preditora no modelo para determinar se a multicolinearidade \u00e9 um problema:<\/span><\/p>\n
 library<\/span> (car)\n<\/span><\/span>\n#calculate VIF values for predictor variables<\/span>\nlively(model)\n\n<\/span>Error in vive.default(model): there are aliased coefficients in the model\n<\/strong><\/span><\/pre>\n
 Recebemos um erro informando ” existem coeficientes de alias no modelo”.<\/strong> \u201c<\/span><\/p>\n
 Isso nos diz que duas ou mais vari\u00e1veis preditoras no modelo est\u00e3o perfeitamente correlacionadas.<\/span><\/p>\n
 Como corrigir o erro<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Para determinar quais vari\u00e1veis preditoras est\u00e3o perfeitamente correlacionadas, podemos usar a fun\u00e7\u00e3o cor()<\/strong> para criar uma matriz de correla\u00e7\u00e3o<\/a> para as vari\u00e1veis:<\/span><\/p>\n
 #place variables in data frame\n<\/span>df <- data. frame<\/span> (x1, x2, x3, y)\n\n#create correlation matrix for data frame\n<\/span>cor(df)\n\n           x1 x2 x3 y\nx1 1.00000000 0.126886263 0.126886263 0.065047543\nx2 0.12688626 1.000000000 1.000000000 -0.009107573\nx3 0.12688626 1.000000000 1.000000000 -0.009107573\ny 0.06504754 -0.009107573 -0.009107573 1.000000000\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Para corrigir esse erro, basta ajustar novamente o modelo de regress\u00e3o e deixar de fora uma dessas duas vari\u00e1veis.<\/span><\/p>\n
 N\u00e3o importa qual vari\u00e1vel omitimos, pois ambas fornecem exatamente as mesmas informa\u00e7\u00f5es no modelo de regress\u00e3o.<\/span><\/p>\n
 Para simplificar, vamos remover x3<\/strong> e ajustar o modelo de regress\u00e3o novamente:<\/span><\/p>\n
 library<\/span> (car)\n<\/span>\n#make this example reproducible\nset. seeds<\/span> (0)\n\n#define data\n<\/span>x1 <- rnorm(100)\nx2 <- rnorm(100)\nx3 <- x2*3\ny <- rnorm(100)\n\n#fit regression model\n<\/span>model <- lm(y~x1+x2)\n\n#calculate VIF values for predictor variables in model<\/span>\nlively(model)\n\n      x1 x2 \n1.016364 1.016364 \n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Observe que desta vez n\u00e3o recebemos nenhum erro ao calcular os valores VIF para o modelo porque a multicolinearidade n\u00e3o \u00e9 mais um problema.<\/span><\/p>\n
 Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Os tutoriais a seguir explicam como corrigir outros erros comuns no R:<\/span><\/p>\n
 Como reparar em R: a substitui\u00e7\u00e3o tem comprimento zero<\/a>
 Como consertar em R: argumentos envolvem diferentes n\u00fameros de linhas<\/a>
 Como consertar em R: o argumento n\u00e3o \u00e9 num\u00e9rico nem l\u00f3gico: return na<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Um erro que voc\u00ea pode encontrar no R \u00e9: Error in vive.default(model): there are aliased coefficients in the model Esse erro normalmente ocorre quando existe multicolinearidade em um modelo de regress\u00e3o. Ou seja, duas ou mais vari\u00e1veis preditoras no modelo est\u00e3o altamente (ou perfeitamente) correlacionadas. 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