[R-br] Diferenças na Qualidade de Ajuste SAS e R

[Danilo Scorzoni Ré]

Prezados, desculpe pela falta de informação.
Reproduzo, abaixo, os comandos utilizados em cada pacote estatístico.
Porém, não estou incluindo o conjunto de dados.

No R:
----------------------
dados.VOL = glm(VOL ~ AREA + BLOCO + AREA:BLOCO + TRAT + AREA:TRAT,
family=Gamma(link="log"))
anova(dados.VOL, test="Chi")
summary(dados.VOL)

Resultados do anova(dados.VOL, test="Chi"):


Terms added sequentially (first to last)


           Df Deviance Resid. Df Resid. Dev P(>|Chi|)
NULL                          23     5.0505
AREA        1  0.20472        22     4.8458  0.143019
BLOCO       2  1.33563        20     3.5102  0.000914 ***
TRAT        3  0.99568        17     2.5145  0.015220 *
AREA:BLOCO  2  0.80620        15     1.7083  0.014642 *
AREA:TRAT   3  0.44780        12     1.2605  0.195766



Qualidade do ajuste no R (summary(dados.VOL)):


(Dispersion parameter for Gamma family taken to be 0.09543322)

    Null deviance: 5.0505  on 23  degrees of freedom
Residual deviance: 1.2605  on 12  degrees of freedom
AIC: 237.67


No SAS:
-------------------------
PROC GENMOD DATA = WORK.Dados;
CLASS AREA TRAT BLOCO;
MODEL VOL = AREA BLOCO AREA|BLOCO TRAT AREA|TRAT / dist = gamma link = log
type1 type3;
RUN;

Resultados (resumidos):

Estimativa do parâmetro de escala:

 Scale                     1   19.2056    5.4967   10.9600   33.6546


Criteria For Assessing Goodness Of Fit

                  Criterion                 DF           Value
 Value/DF

                  Deviance                  12          1.2605
 0.1050
                  Scaled Deviance           12         24.2083
 2.0174
                  Pearson Chi-Square        12          1.1452
 0.0954
                  Scaled Pearson X2         12         21.9940
 1.8328
                  Log Likelihood                     -105.8333


LR Statistics For Type 1 Analysis

                                     2*Log                 Chi-
                  Source        Likelihood        DF     Square    Pr >
ChiSq

                  Intercept      -245.5958
                  AREA           -244.5698         1       1.03
 0.3111
                  BLOCO          -236.6152         2       7.95
 0.0187
                  AREA*BLOCO     -230.4331         2       6.18
 0.0455
                  TRAT           -219.0362         3      11.40
 0.0098
                  AREA*TRAT      -211.6666         3       7.37
 0.0610


                               LR Statistics For Type 3 Analysis

                                                    Chi-
                         Source            DF     Square    Pr > ChiSq

                         AREA               1       3.83        0.0504
                         BLOCO              2      15.70        0.0004
                         AREA*BLOCO         2      13.45        0.0012
                         TRAT               3      14.20        0.0026
                         AREA*TRAT          3       7.37        0.0610


OBS: Não coloquei os valores das estimativas dos parâmetros e os testes.

Obrigado pela atenção.

Att,

-- 
Danilo Scorzoni Ré
Engenheiro Florestal
Mestrando em Ciência Florestal
FCA / UNESP - Botucatu
(14) 8180-2494
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