Em Qui 25 jun. 2015, às 15:49, Karen Castillioni escreveu: > Pessoal, estou tentando analisar dados de cobertura vegetal (5%, 10%, 15%, 20%..até 100%) e dados de biomassa (em gramas por m2) usando glm, pois nenhum dos dados apresenta distribuição normal, nem mesmo com transformação. Porém, estou em dúvida sobre qual família usar para cada variável. Alguém pode ajudar? > Agradeço a ajuda. > _________________________________________________ > 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.
O que precisa ter distribuição normal (ou binomial, ou Poisson, ...) é o resíduo, e não as variáveis explanatórias ou de resposta. A página de ajuda para *family* lista as famílias de distribuição prontamente disponíveis. As distribuições "quasi" têm seus intervalos de confiança e valores p ajustados por um fator de dispersão, evitando que sejam invalidados por superdispersão (por exemplo, caso você queria utilizar poisson ou binomial). Se a sua variável de resposta for a cobertura vegetal, você provavelmente vai querer utilizar a família *quasibinomial(link = "identity")* para um modelo aditivo, ou *quasipoisson* para um modelo multiplicativo. Existem outras formas de conseguir intervalos de confiança e valores p válidos quando a distribuição não segue o esperado. Não sei trabalhar com estimação "sanduíche" da variância no R, mas sei que dá para usar bootstrap (http://www.ats.ucla.edu/stat/r/library/bootstrap.htm). Espero ter ajudado. Leonardo Ferreira Fontenelle[1] Links: 1. http://lattes.cnpq.br/9234772336296638
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