[R-br] glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred

[Benilton Carvalho]

Imagino que faltou clareza na minha explicacao, minhas desculpas. Com
regressao logistica, vc esta' modelando

P(Y = 1 | X) e, consequentemente, P(Y = 0 | X),

na qual X e' o seu conjunto de covariaveis. Assim, o que eu tive a
intencao de dizer e' que existe uma combinacao de X para a qual vc
consegue prever perfeitamente a resposta (coisa como nenhuma semente
germinou no dia 2 e 3).

O que fazer? Encontrar exatamente qual eh esse subespaco para o qual a
predicao perfeita acontece e perguntar-se se isso faz mesmo sentido.
Na pratica, eu acho pouco provavel que um experimento (bem) delineado
gere resultados assim (note que eventos de probabilidade muito baixa
podem acontecer, caso contrario ninguem ganharia na mega-sena)... e,
dito isso, "minha solucao" seria gerar mais dados (estou certo de que
outros tem outras sugestoes, como considerar modelos alternativos, que
podem ser de fato a melhor solucao, dependendo do seu conhecimento
previo a respeito dos dados).

Tudo isso soa como algo para o qual Walmes possua solucoes mais elegantes.

b