[R-br] Desdobramento de interações em dados com distribuição de Poisson inflacionada por zeros

[ASANTOS]

Bom dia Mauro,

      Na verdade troquei tempo por epoca e o m1 depende da instalação do 
pacote pscl, ficando o CRM corrigido:

require(pscl)

y1<- c(mapply(rpois, lambda=c(5,20,45), MoreArgs=list(n=400)))##Criação
da variável resposta Poisson
y2<- c(mapply(rbinom, size=c(1,0,0), prob=c(0.5,1,1),
MoreArgs=list(n=200)))##Criação da variável resposta Binomial
y<-c(y1,y2)

trat <- as.factor(gl(3,600)) ##Criação dos tratamentos

tempo<- as.factor(rep(gl(6,100),3)) ### Criação da variável tempo

dados<-as.data.frame(cbind(trat,tempo, y))

#-------------------------------------------------------------------------------
# Análise de variância do dados inflacionados

summary(m1 <- zeroinfl(y ~ trat | tempo, data = dados)) ## Modelo completo

mnull <- update(m1, . ~ 1) ### Modelo nulo

pchisq(2 * (logLik(m1) - logLik(mnull)), df = 2, lower.tail = FALSE) ##
Teste de Chi o modelo completo foi significativo

## Comparando com GLM Poisson sem inflação por zeros
---------------------------

summary(p1 <- glm(y ~ trat + epoca, family = poisson, data = dados))

##Teste de
Vuong----------------------------------------------------------------

vuong(p1, m1) ## O GLM Poisson estava tão mal ajustado que o Poisson
iflacionado é a única opção

#
Em 22/09/2013 19:34, Mauro Sznelwar escreveu:
> Não estão sendo encontrados os objetos 'm1' e 'época'
>
> Bom dia Pessoal,
>
>          Estou quebrando a cabeça para tentar desdobrar interações em
> dados com distribuição de Poisson inflacionada por zeros, na verdade é
> uma situação muito recorrente em entomologia, onde em algumas situações
> temos zero insetos e em outras muitos, considerando-se dados de
> contagens. Fiz uma pequena simulação abaixo para ilustrar o problema
> (Variáveis observadas Trat e Epoca e variável resposta y), se acho um
> modelo significativo que tem uma parte com distribuição de Poisson e
> outra com Binomial, como faço o desdobramento? Uma para cada
> distribuição ou tem alguma abordagem diferente? Segue CRM abaixo:
>
> ## Desdobramento de dados com distribuição de Poisson inflacionado por
> zeros ---
>
> require(pscl)
>
> y1<- c(mapply(rpois, lambda=c(5,20,45), MoreArgs=list(n=400)))##Criação
> da variável resposta Poisson
> y2<- c(mapply(rbinom, size=c(1,0,0), prob=c(0.5,1,1),
> MoreArgs=list(n=200)))##Criação da variável resposta Binomial
> y<-c(y1,y2)
>
> trat <- as.factor(gl(3,600)) ##Criação dos tratamentos
>
> tempo<- as.factor(rep(gl(6,100),3)) ### Criação da variável tempo
>
> dados<-as.data.frame(cbind(trat,tempo, y))
>
> #-------------------------------------------------------------------------------
> # Análise de variância do dados inflacionados
>
> summary(m1 <- zeroinfl(y ~ trat | epoca, data = dados)) ## Modelo completo
>
> mnull <- update(m1, . ~ 1) ### Modelo nulo
>
> pchisq(2 * (logLik(m1) - logLik(mnull)), df = 2, lower.tail = FALSE) ##
> Teste de Chi o modelo completo foi significativo
>
> ## Comparando com GLM Poisson sem inflação por zeros
> ---------------------------
>
> summary(p1 <- glm(y ~ trat + epoca, family = poisson, data = dados))
>
> ##Teste de
> Vuong----------------------------------------------------------------
>
> vuong(p1, m1) ## O GLM Poisson estava tão mal ajustado que o Poisson
> iflacionado é a única opção
>
> #
>
> ## E agora, como desdobrar isto? Faço um desdobramento para parte de
> poisson e outra para parte binomial?
>
> Obrigado,
>
> -- 
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> Alexandre dos Santos
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> IFMT - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Mato Grosso
> Campus Cáceres
> Caixa Postal 244
> 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)
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Alexandre dos Santos
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