Desdobrar as deviances tal como fazemos o desdobramento de somas de quadrados em modelos lineares gaussianos seria interessante mas eu acredito que os gráficos com os modelos ajutados (com bandas) já são suficientes para discutir os resultados. Isso é bem mais fácil de obter. Quando o leitor for ver os resultados ele vai gastar 5 segundos na tabela de desdobramento e 2 minutos vendo o seu gráfico.
À disposição. Walmes. ========================================================================== Walmes Marques Zeviani LEG (Laboratório de Estatística e Geoinformação, 25.450418 S, 49.231759 W) Departamento de Estatística - Universidade Federal do Paraná fone: (+55) 41 3361 3573 skype: walmeszeviani homepage: http://www.leg.ufpr.br/~walmes linux user number: 531218 ========================================================================== 2013/9/23 ASANTOS <[email protected]> > Walmes, > > Na verdade eu gostaria de saber quais tratamentos tiveram mesmo > desempenho no tempo e representá-las através de curvas, mas não sei como > lidar com a decomposição das somas de quadrados quando tenho duas > distribuições (Poisson e Binomial), pois espero dois resultados: 1) > Poisson: a quantidade de insetos representada para cada um dos tratamentos > no tempo e; 2)Binomial: a ocorrência ou não dos insetos em cada um dos > tratamentos no tempo. Teria alguma abordagem para sugerir? > > Obrigado, > > Alexandre > > CRM: > > ## Desdobramento de dados com distribuição de Poisson inflacionado por > zeros --- > > require(pscl) > > y1<- c(mapply(rpois, lambda=c(5,20,45), MoreArgs=list(n=400)))##Criação da > variável resposta Poisson > y2<- c(mapply(rbinom, size=c(1,0,0), prob=c(0.5,1,1), > MoreArgs=list(n=200)))##Criação da variável resposta Binomial > y<-c(y1,y2) > > trat <- as.factor(gl(3,600)) ##Criação dos tratamentos > > tempo<- as.factor(rep(gl(6,100),3)) ### Criação da variável tempo > > dados<-as.data.frame(cbind(trat,tempo, y)) > > > #------------------------------------------------------------------------------- > # Análise de variância do dados inflacionados > > summary(m1 <- zeroinfl(y ~ trat | tempo, data = dados)) ## Modelo completo > > mnull <- update(m1, . ~ 1) ### Modelo nulo > > pchisq(2 * (logLik(m1) - logLik(mnull)), df = 2, lower.tail = FALSE) ## > Teste de Chi o modelo completo foi significativo > > ## Comparando com GLM Poisson sem inflação por zeros > --------------------------- > > summary(p1 <- glm(y ~ trat + tempo, family = poisson, data = dados)) > > > ##Teste de > Vuong---------------------------------------------------------------- > > vuong(p1, m1) ## O GLM Poisson estava tão mal ajustado que o Poisson > iflacionado é a única opção > > # > > ## E agora, como desdobrar isto? Faço um desdobramento para parte de > poisson e outra para parte binomial? > > > > Em 23/09/2013 09:26, walmes . escreveu: > > Antes de desdobrar a interação é preciso saber qual o objetivo da > análise. É possível desdobrar de várias formas, fazendo contrastes > específicos, comparações múltiplas. Eu gosto da abordagem de gráficos com > os valores preditos (médias) e intervalos de confiança (ou bandas). Todavia > existem pessoas da escola antiga que querer ver tabelas com letras ao lado > de médias um em CV baixo, infelizmente. > > À disposição. > Walmes. > > ========================================================================== > Walmes Marques Zeviani > LEG (Laboratório de Estatística e Geoinformação, 25.450418 S, 49.231759 W) > Departamento de Estatística - Universidade Federal do Paraná > fone: (+55) 41 3361 3573 > VoIP: (3361 3600) 1053 1173 > e-mail: [email protected] > skype: walmeszeviani > twitter: @walmeszeviani > homepage: http://www.leg.ufpr.br/~walmes > linux user number: 531218 > ========================================================================== > > > > _______________________________________________ > R-br mailing > [email protected]https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br > Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código > mínimo reproduzível. > > > -- > ====================================================================== > Alexandre dos Santos > Proteção Florestal > IFMT - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Mato Grosso > Campus Cáceres > Caixa Postal 244 > Avenida dos Ramires, s/n > Bairro: Distrito Industrial > Cáceres - MT CEP: 78.200-000 > Fone: (+55) 65 8132-8112 (TIM) (+55) 65 9686-6970 > (VIVO)e-mails:[email protected] > [email protected] > Lattes: http://lattes.cnpq.br/1360403201088680 > ====================================================================== > > > _______________________________________________ > R-br mailing list > [email protected] > https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br > Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça > código mínimo reproduzível. >
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