[R-br] GLM
Cesar Rabak
cesar.rabak em gmail.com
Segunda Dezembro 16 11:22:39 BRST 2013
Ana Paula,
Como você já pôde ver nas respostas sobre sua dúvida (do ponto de vista da
técnica do uso da GLM e da sintaxe do R), acho que se enseja também uma
outra discussão:
Qual é o sentido para sua modelagem de ter todos os cultivares (e tempos)
como níveis (removendo o intercepto)?
O uso de um nível de cada fator como "referência" me parece mais lógico na
análise que um modelo onde cada nível seja explicitamente estimado. senão
vejamos o seguinte: qual é a resposta que a significância do nível que na
primeira abordagem estava na referência?
Ou a outra pergunta: o quê significa (sem trocadilho, por favor) a não
significância estatística para o fator tempo na sua regressão?
Note também na sua regressão os resultados para o intercepto, que
geralmente são ignorados nesse tipo de análise, mas neste caso à guisa de
ilustração vamos considerar o resultado: o p-valor para o intercepto (que
considera T0 e C1 como referência) é 0,98628 suficientemente grande para
dizer estatisticamente o quê?
Uma outra coisa que gostaria de saber é o número de casos que você dispõe
para fazer essa regressão?
2013/12/13 ana paula coelho madeira <apcmadeira em hotmail.com>
> Entendi, muito obrigada! Mas e quanto aos fatores que não aparecem na
> análise? Tenho 8 tempos e 4 cultivares e quando peço o summary do modelo o
> tempo 0 e a cultivar C1 não aparecem na análise. O que ocorreu?
> Como avaliar a significância desses fatores?
> Segue a saída:
>
> NP1 <- glm (Y ~ T+C, family = poisson, data=dados)
> > Outra coisa, quando rodo o NP1 tenho a seguinte saída:
> >
> > Deviance Residuals:
> > Min 1Q Median 3Q Max
> > -5.7588 -1.0631 -0.0002 0.7864 4.7855
> > Coefficients:
> > Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
> > (Intercept) -1.718e+01 9.994e+02 -0.017 0.98628
> > T15 3.932e-09 1.413e+03 0.000 1.00000
> > T29 1.951e+01 9.994e+02 0.020 0.98442
> > T43 2.088e+01 9.994e+02 0.021 0.98333
> > T57 2.139e+01 9.994e+02 0.021 0.98292
> > T71 2.140e+01 9.994e+02 0.021 0.98291
> > T85 2.081e+01 9.994e+02 0.021 0.98339
> > T99 1.745e+01 9.994e+02 0.017 0.98607
> > C2 -1.468e-01 5.659e-02 -2.594 0.00950 **
> > C3 -1.433e-01 5.653e-02 -2.535 0.01123 *
> > C4 -1.800e-01 5.710e-02 -3.152 0.00162 **
>
> Obrigada!
>
> Date: Fri, 13 Dec 2013 15:35:26 -0200
> From: paulojus em leg.ufpr.br
> To: r-br em listas.c3sl.ufpr.br
> Subject: Re: [R-br] GLM
>
>
> Nao!
>
> o ponto "." siginifica todas as variaveis no data-frame
> alem da resposta (Y)
>
> Se o data frame contem apenas Y, T, e C entao as especificaqcoes sao
> iguais
>
> On Fri, 13 Dec 2013, Fátima Lima Paula wrote:
>
> > Ana, o modelo com o ponto é o modelo nulo.
> > O outro está ajustando pelo T e C.
> > Não aparecem as categorias que são as de referência.
> > Abs
> >
> >
> > Em 13 de dezembro de 2013 13:26, ana paula coelho madeira <apcmadeira em hotmail.com> escreveu:
> > Boa tarde pessoal.
> >
> > Tenho dados de contagem em função do tempo e da cultivar. Tenho duvida na maneira como declaro o modelo. Qual é a diferença entre os modelos
> >
> > NP1 <- glm (Y ~ T+C, family = poisson, data=dados)
> > e
> > NP2 <- glm (Y ~ ., family = poisson, data=dados).
> >
> > Outra coisa, quando rodo o NP1 tenho a seguinte saída:
> >
> > Deviance Residuals:
> > Min 1Q Median 3Q Max
> > -5.7588 -1.0631 -0.0002 0.7864 4.7855
> > Coefficients:
> > Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
> > (Intercept) -1.718e+01 9.994e+02 -0.017 0.98628
> > T15 3.932e-09 1.413e+03 0.000 1.00000
> > T29 1.951e+01 9.994e+02 0.020 0.98442
> > T43 2.088e+01 9.994e+02 0.021 0.98333
> > T57 2.139e+01 9.994e+02 0.021 0.98292
> > T71 2.140e+01 9.994e+02 0.021 0.98291
> > T85 2.081e+01 9.994e+02 0.021 0.98339
> > T99 1.745e+01 9.994e+02 0.017 0.98607
> > C2 -1.468e-01 5.659e-02 -2.594 0.00950 **
> > C3 -1.433e-01 5.653e-02 -2.535 0.01123 *
> > C4 -1.800e-01 5.710e-02 -3.152 0.00162 **
> >
> > Pegunto: Não aparece o efeito da cultivar 1 (C1) e do tempo 0 (T0), por que isso ocorre? Como falar sobre o efeito desses dois fatores?
> >
> > Desde já agradeço.
> >
> > Ana
> >
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