[R-br] Dúvida em summary em regressão logística

Leonard de Assis assis.leonard em gmail.com
Quarta Novembro 21 09:10:18 BRST 2012


Resumiu tudo.

Passei por isto este semestre DIVERSAS VEZES.

[]s
Leonard de Assis
http://about.me/ldeassis

Em 20/11/2012 19:08, Benilton Carvalho escreveu:
> 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 
> <mailto: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
>     <mailto:beniltoncarvalho em gmail.com>>
>     *Para:* r-br <r-br em listas.c3sl.ufpr.br
>     <mailto:r-br em listas.c3sl.ufpr.br>>; Alexandre Santos
>     <alexandresantosbr em yahoo.com.br
>     <mailto: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
>     <mailto: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,
>
>         -- 
>         ======================================================================
>         Alexandre dos Santos
>         Proteção Florestal
>         IFMT - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Mato Grosso - Campus Cáceres
>         Avenida dos Ramires, s/n
>         Bairro: Distrito Industrial
>         Cáceres - MT                      CEP: 78.200-000
>         Fone:(+55) 65 8132-8112  (TIM)(+55) 65 9686-6970  (VIVO)
>         e-mails:alexandresantosbr em yahoo.com.br  <mailto:e-mails:alexandresantosbr em yahoo.com.br>  
>                  alexandre.santos em cas.ifmt.edu.br  <mailto:alexandre.santos em cas.ifmt.edu.br>                     
>         ======================================================================
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>         _______________________________________________
>         R-br mailing list
>         R-br em listas.c3sl.ufpr.br <mailto:R-br em listas.c3sl.ufpr.br>
>         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.
>
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> R-br mailing list
> R-br em listas.c3sl.ufpr.br
> 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.

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