[R-br] Contrastes para interação significativa em GLM

[walmes .]

O uso da função tá correto, no entanto os teus dados não são inteiros, como
contagens, para você usar distribuição Poisson. Se os dados não são números
de eventos, contagens, não há razão para usar Poisson. Penso que o seu dado
seja contínuo e que uma transformação pode amenizar o desvio dos
pressupostos. Pelo gráfico de diagnostico dos resíduos o que se vê é uma
forte relação média-variância. A transformação Box-Cox sugeriu transformar
com log. Veja o CMR.

da <- expand.grid(rep=1:4, isol=factor(1:6), cult=factor(1:2))
da$y <- c(4.5, 25.5, 8.5, 12, 123, 19.5, 111.5, 83.5, 10, 4, 4.5,
           90.5, 46.5, 61.5, 20.5, 33.5, 47.5, 39, 131.5, 68.5, 4,
           10, 13.5, 10, 9, 0, 0, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 12.5, 4.5, 6.5,
           1, 0, 0, 1, 0, 0, 0.5, 0, 2, 2, 0.5, 0.5)

g0 <- lm(y~isol + cult + isol:cult, data=da)
par(mfrow=c(2,2))
plot(g0)
layout(1)

g0 <- lm(y+0.5~isol + cult + isol:cult, data=da)
MASS::boxcox(g0)

g0 <- lm(log(y+0.5)~isol + cult + isol:cult, data=da)
par(mfrow=c(2,2))
plot(g0)
layout(1)

À disposição.
Walmes.

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Walmes Marques Zeviani
LEG (Laboratório de Estatística e Geoinformação, 25.450418 S, 49.231759 W)
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skype: walmeszeviani
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