[R-br] Converter dados de contagem em binomial

[walmes .]

Eu não sei exatamente porque você precisa dos dados dessa maneira, mas se é
para correr um glm() binomial, basta que você tenha um vetor com o número
de mortos e outro com o número de vivos. Não precisar estar em binário
{0,1} não.

tot <- 212
da <- expand.grid(trat=gl(3,4), tempo=1:5)
da$y <- rbinom(nrow(da), size=212, prob=0.5)

m0 <- glm(cbind(yes=y, no=212-y)~trat*tempo, da, family=binomial)
summary(m0)

Agora eu tive a impressão pelo seu texto de que você observa os insetos
mortos em intervalos de tempo na mesma unidade experimental. Dessa maneira,
no tempo i+1 jamais terá menos insetos mortos que o tempo i. As observações
são tomadas na mesma unidade experimental. Esse experimento não pode deve
analisado como um glm() com n=212 para todas as observações. Um caso
exatamente igual ao seu experimento (se eu estiver correto) é o de índice
de germinação de sementes. Por exemplo, 100 sementes são semeadas e a cada
dia observa-se o número de germinadas. No dia 1 você tem n=100, se nasceram
5, para o dia 2 deve usar n=95 e não n=100. Em outras palavras, a cada
acesso no tempo você tem uma binomial cujo n é o n-y do tempo anterior, ou
seja, n[i+1] = n[i]-y[i], em que y[i] é o número de germinadas no tempo i.
Os artigos da área aplicada fazem análise sem considerar esse importante
fato (considerar n=100 para todos os tempos) é isso pode comprometer as
conclusões.

Outra forma de analisar os mesmos dados é ao invés de considerar o número
germinadas no tempo i, é considerar o tempo necessário para germinar. Ambas
análises (glm e sobrevivência) vão fornecer praticamente o mesmo resultado
que do meu ponto de vista é saber qual o número esperado para quantidade de
sementes germinadas em cada instante i. No glm você modela o p e multiplica
por n para ter o número esperado de sementes em cada i. Na sobrevivência
você ajusta o modelo e partir do ajuste obtém os quantis que dão a
proporção de indivíduos que germinam à cada tempo. Eu confesso que sou
curioso para comparar às duas abordagens. Será que os seus dados não servem
para isso?

À disposição.
Walmes.


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