[R-br] dúvidas sobre utilização de disitribuição beta

[Eliardo Costa]

Olá Nicolay,

Como seus dados apresentam 0's e 1's acredito que modelos de regressão beta
inflacionados possam lhe ajudar, porém não sei se existe algo implementado
no R. Pesquise sobre isso.

Att, Eliardo.

Em 18 de outubro de 2012 11:45, Nicolay Cunha <nicolaycunha em gmail.com>escreveu:

> Olá a todos,
>
> Tenho uma variável dependente (Y) que varia de 0 a 1 e quero testar em
> relação a duas variáveis categóricas (X1 com três níveis e X2 com 7
> níveis). A categórica X2 transformo em números para ganhar graus de
> liberdade.
>
> Os dados não atendem nenhum tipo de premissa de linearidade, portanto tive
> que buscar outras alternativas para analisa-los.
> Ao estudar sobre a melhor forma de ajustar esses dados, encontrei o artigo
> (http://cran.r-project.org/web/packages/betareg/vignettes/betareg.pdf)
> sobre o tema, e os exemplos dados aparentam encaixar com o meu caso.
>
>
> No entanto meu Y tem valores inteiros (0 e 1) e a distribuiçãoa aparenta
> não aceitar isso, para tal transformei todos os 0s em 0.0001 e 1s em
> 0.9999.  Ainda tenho dúvidas sobre a interpretação dos dados (inclusive o
> papel do phi), utilização e escolha da melhor forma de gerar o modelo da
> forma que estou propondo, logo gostaria de sugestões e orientações sobre
> como proceder com essas análises.
>
>
> Abaixo um CMR com um exemplo do que estou fazendo onde aparece uma
> mensagem de aviso perdida ao estimar o modelo.
>
>
> *"In betareg.fit(X, Y, Z, weights, offset, link, link.phi, type, control)
> :
>   no valid starting value for precision parameter found, using 1 instead"*
>
>
> #############################################################################
>
> X1<-factor(rep(c("A", "B", "C"),50)) ## categoria 1
> X2<- rep(sample(1:7), len=150 ) ## categoria 2
> Y<-rep(sample(0:100)/100, len=150) ## minha variável dependente em
> proporção
> Y[Y=='1']<-0.99999 # transformo 1 em 0.99999 pois a distribuição beta não
> aceita 0 e 1, somente o intervalo entre eles
> Y[Y=='0']<-0.00001 # transformo 0 em 0.00001
>
> library(betareg)
> beta1<-betareg(Y~X1+X2, link="loglog")
> coef(beta1)
> summary(beta1)
>
> beta2<-betareg(Y~X1+X2|X2, link="loglog") ## adicionando X2 como um
> regressor adicional
> coef(beta2)
> summary(beta2)
>
> AIC(beta1, beta2,  k = log(nrow(data.frame(X1,X2,Y))))
>
>
> ##############################################################################
>
>
>
> Agradeço a ajuda!
> Nicolay
>
>
>
>
>
>
>
> --
> Nicolay Leme da Cunha
>
> Biólogo, Mestre, Doutorando em Ecologia e Conservação
> Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, 79070-900
> Campo Grande, MS, Brasil
> E-mail: nicolaycunha em gmail.com
> lattes.cnpq.br/5916316648872099
>
>
>
>
> --
> Nicolay Leme da Cunha
>
> Biólogo, Mestre, Doutorando em Ecologia e Conservação
> Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, 79070-900
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