[R-br] Dúvida em summary em regressão logística

Benilton Carvalho beniltoncarvalho em gmail.com
Terça Novembro 20 19:08:31 BRST 2012 

Infelizmente, estar publicado nao implica em estar correto. Por isso, a
importancia do estatistico local.


2012/11/20 Alexandre Santos <alexandresantosbr em yahoo.com.br>

> Obrigado Benilton,
>
>       Mas o modelo parece estar correto, estou seguindo a metodologia
> empregada por Farhad et al. 2011 pag 2., Equação 1. (Foraging behavior of
> Praon Volucre .... doi: 10.1155/2011/868546).
>
>       Achei um erro no meu CMR que ficaria:
>
> > #
> >
> ###################################################################################################
> > #Regressão logística entre a proporção de herbivoros predados e a
> densidade de herbivoros oferecidos
> > #
> > pred<-c(1,2,2,3,1,4,2,3,2,3,5,6,5,5,3,7,7,6,2
> + ,3,15,12,14,12,11,11,11,13,13,13,18,14,27,26
> + ,17,18,20,22,10,15,29,30,36,40,23,50,30,40,29,52)##Número de herbívoros
> predados
> > dens<-sort(rep(2^(2:6),10))#### Densidade de herbivoros oferecidos
> > ##
> > ##Regressão pred/dens = exp(P0+P1*N+P2*N^2+P3*N3)/1+
> exp(P0+P1*N+P2*N^2+P3*N3)
> > p.model1<-glm(pred/dens~dens+I(dens^2)+I(dens^3),family="binomial")
> Mensagens de aviso perdidas:
> In eval(expr, envir, enclos) : #sucessos não-inteiro em um glm binomial!
> > summary(p.model1)
>
> Call:
> glm(formula = pred/dens ~ dens + I(dens^2) + I(dens^3), family =
> "binomial")
>
> Deviance Residuals:
>      Min        1Q    Median        3Q       Max
> -0.85240  -0.17292  -0.05812   0.19453   1.10008
>
> Coefficients:
>               Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
> (Intercept) -5.744e-01  1.231e+00  -0.467    0.641
> dens         2.238e-01  2.244e-01   0.997    0.319
> I(dens^2)   -8.846e-03  9.018e-03  -0.981    0.327
> I(dens^3)    8.671e-05  9.154e-05   0.947    0.344
>
> (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
>
>     Null deviance: 8.1347  on 49  degrees of freedom
> Residual deviance: 6.8751  on 46  degrees of freedom
> AIC: 67.087
>
> Number of Fisher Scoring iterations: 4
>
> > #
>
> Mas é exatamente o seu exemplo que eu procurava, pois eu queria os
> coeficientes de P0, P1, P2 e P3, seguindo sua ajuda:
>
> > naoPred<-dens-pred
> > p.model2<-glm(cbind(pred, naoPred)~poly(dens, 3, raw=TRUE),
> family='binomial')
> > summary(p.model2)
>
> Call:
> glm(formula = cbind(pred, naoPred) ~ poly(dens, 3, raw = TRUE),
>     family = "binomial")
>
> Deviance Residuals:
>     Min       1Q   Median       3Q      Max
> -3.2393  -0.9997  -0.0732   0.9515   4.2567
>
> Coefficients:
>                              Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
> (Intercept)                -8.399e-01  4.949e-01  -1.697 0.089672 .
> poly(dens, 3, raw = TRUE)1  2.688e-01  7.444e-02   3.611 0.000305 ***
> poly(dens, 3, raw = TRUE)2 -1.055e-02  2.755e-03  -3.828 0.000129 ***
> poly(dens, 3, raw = TRUE)3  1.033e-04  2.681e-05   3.853 0.000117 ***
> ---
> Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
>
> (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
>
>     Null deviance: 148.29  on 49  degrees of freedom
> Residual deviance: 121.77  on 46  degrees of freedom
> AIC: 280.61
>
> Number of Fisher Scoring iterations: 4
>
> > #
>
>
> Obrigado pelas dicas e correções,
>
>
> Alexandre
>
>
>    ------------------------------
> *De:* Benilton Carvalho <beniltoncarvalho em gmail.com>
> *Para:* r-br <r-br em listas.c3sl.ufpr.br>; Alexandre Santos <
> alexandresantosbr em yahoo.com.br>
> *Enviadas:* Terça-feira, 20 de Novembro de 2012 16:30
> *Assunto:* Re: [R-br] Dúvida em summary em regressão logística
>
> Seu exemplo nao e' reproduzivel e seu modelo nao esta' correto.
>
> Consulte seu estatistico local para esclarecimentos mais detalhados.
>
> Uma regressao logistica modela a probabilidade de sucesso dado um conjunto
> de covariaveis. No seu caso, "sucesso" (para o predador) parece ser o
> herbivoro ser predado.
>
> Dito isso, se "naoPred" fosse o numero de herbivoros que nao foram
> predados, a especificacao do seu modelo seria
>
> glm(cbind(pred, naoPred)~poly(dens, 3, raw=TRUE), family='binomial')
>
> Se vc usar a representacao na escala probalistica (note que faltam uns
> parenteses na sua representacao):
>
> Prob(Sucesso) = exp(P0+P1*N+P2*N^2+P3*N^3)/(1+exp(P0+P1*N+P2*N^2+P3*N^3))
>
> o resultado do summary (os coeficiences) mostrado(s) representa(m)
> respectivamente P0, P1, P2 e P3.
>
> b
>
>
> 2012/11/20 Alexandre Santos <alexandresantosbr em yahoo.com.br>
>
> Boa tarde Pessoal,
>        Estou ajustando uma regressão logística e me deparei com a seguinte
> dúvida:
>
>
> ###################################################################################################
> #Regressão logística entre a proporção de herbívoros predados e a
> densidade de herbívoros oferecidos
> #
> pred<-c(1,2,2,3,1,4,2,3,2,3,5,6,5,5,3,7,7,6,2
> ,3,15,12,14,12,11,11,11,13,13,13,18,14,27,26
> ,17,18,20,22,10,15,29,30,36,40,23,50,30,40,29,52)##Número de herbívoros
> predados
> dens<-sort(rep(2^(2:6),10))#### Densidade de herbivoros oferecidos
> ##
> ##Regressão pred/dens = exp(P0+P1*N+P2*N^2+P3*N3)/1+
> exp(P0+P1*N+P2*N^2+P3*N3)
> p.model1<-glm(pred/par~dens+I(dens^2)+I(dens^3),family="binomial")
> summary(p.model1)
> #
>
>
> Minha dúvida é se o coeficiente linear que aparece no summary esta
> transformado em exp(x)/1+exp(x)
> ou trata-se do valor sem transformação?
>
> Obrigado,
>
> --
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