Re: [R-br] GLM com alta proporção de zeros

[Igor Eloi por (R-br)]

Olá Emerson, tudo bom?

 

Como sua resposta é dicotomica (sim e não), você deve empregar uma

regressão logistica.

 

Com isso, certamente as coisas fluirão melhor.

 

Abraços

 

22.07.2020, 17:03, "Emerson Cotta Bodevan por (R-br)" <r-br@listas.c3sl.ufpr.br>:

Prezados, boa tarde.

 

Estou com dificuldade para cálculo de Razão de Prevalência, com respectivos IC95% para meus dados.

 

Meus dados estão com a seguinte estrutura:

Variável resposta:

- ocorrência de AVC (0: Não, 1: Sim)

Variáveis independentes:

- Faixa Etária (18 a 28 - referência, 29 a 39, 40 a 59, 60 a 79 e 80 ou mais)

- Escolaridade (Nunca estudou - referência, Ens Fun, Ens Med,  Ens Sup)

- Saúde (Excelente - referência, Muito Boa, Boa, Regular, Ruim)

- Número Doenças Crônicas (Nenhuma - referência, Uma, Duas ou mais)

- Automedicação (Não - referência, Sim)

 

Importante dizer que tenho alta proporção de zeros na variável resposta: 371 zeros e 11 uns.

 

Tentei inicialmente a regressão de poisson da seguinte forma:

library(sandwich)
library(lmtest)

fit.poisson=glm(AVC~FE+Esc+Saude+NDC+Auto,data="">

Obtive a seguinte mensagem:

glm.fit: taxas ajustadas numericamente 0 ocorreu

 

Vi que o problema pode ser o excesso de zeros. Então, lendo algumas postagens aqui da lista tentei o seguinte:

library(pscl)

fit.hurdle<-hurdle(AVC~FE+Esc+Saude+NDC+Auto,dist="poisson",zero.dist="poisson",data="">

Obtive a seguinte mensagem:

Warning messages:
1: glm.fit: fitted rates numerically 0 occurred
2: glm.fit: fitted rates numerically 0 occurred
3: In value[[3L]](cond) :
  Lapack routine dgesv: system is exactly singular: U[7,7] = 0FALSE

Tentei então

fit.zeroinflPoisson<-zeroinfl(AVC~FE+Esc+Saude+NDC+Auto,dist="poisson",link="logit",data="">

Obtive a seguinte mensagem:

Warning messages:
1: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred
2: In value[[3L]](cond) :
  sistema é computacionalmente singular: condição recíproca número = 8.9423e-20FALSE

 

Não consigo encontrar uma saída. Alguém pode me dar uma dica?

Agradeço imensamente.

Atenciosamente,

 

Emerson

,

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