Caros membros,

Gostaria de fazer a junção de termos qualitativos não significativos, através de análises de contraste de modelos, para verificar a semelhança entre tratamentos, no entanto, usando modelos de regressão de poisson inflacionados por zeros, aproveitando um modelo do Walmes fiz:

#------------------------------------------------------------------
# Definições da sessão.

rm(list=ls())
require(pscl)
require(multcomp)
require(lattice)
require(latticeExtra)

#------------------------------------------------------------------
# Dados artificiaiscom 3 tratamentos e 10 tempos

da <- expand.grid(trat=gl(3,1), tempo=1:10)
X <- model.matrix(~trat+tempo, da); ncol(X)
betas <- c(0.1,0.1,0.3,0.5)
eta <- X%*%betas
y1 <- rpois(da$trat, lambda=exp(eta))
y2 <- rbinom(y1, size=1, prob=0.7)
da$y <- y1*y2
str(da)
xyplot(y~tempo|trat, data=da, jitter.x=TRUE)

#------------------------------------------------------------------
# Ajuste do modelo.

compl.mod <- zeroinfl(y~trat+tempo|trat, data=da)
summary(compl.mod)

#------------------------------------------------------------------
# Contrate de modelos de poisson inflacionado com zeros

sort(tapply(da$y,da$trat,mean))#Ordena as médias

trat2<-da$trat
levels(trat2)
levels(trat2)[1]<-"T1eT3"
levels(trat2)[3]<-"T1eT3"
levels(trat2)

reduc.mod<-zeroinfl(y~trat2+tempo|trat, data=da)

# Comparando o modelo completo e o ajunte com junção dos tratamentos 1 e 3
pchisq(-2*(logLik(compl.mod)-logLik(reduc.mod)),df=3,lower.tail=FALSE)

# Na minha simulação:
#[1] 1
#attr(,"df")
#[1] 7
#attr(,"class")
#[1] "logLik"

Então pergunto: T1 e T3 são iguais e podem ser representados por um único modelo, isto esta correto? Ou existe alguma outra abordagem?

Obrigado,

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Alexandre dos Santos
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