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

[walmes .]

Desdobrar as deviances tal como fazemos o desdobramento de somas de
quadrados em modelos lineares gaussianos seria interessante mas eu acredito
que os gráficos com os modelos ajutados (com bandas) já são suficientes
para discutir os resultados. Isso é bem mais fácil de obter. Quando o
leitor for ver os resultados ele vai gastar 5 segundos na tabela de
desdobramento e 2 minutos vendo o seu gráfico.

À disposição.
Walmes.

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Walmes Marques Zeviani
LEG (Laboratório de Estatística e Geoinformação, 25.450418 S, 49.231759 W)
Departamento de Estatística - Universidade Federal do Paraná
fone: (+55) 41 3361 3573
skype: walmeszeviani
homepage: http://www.leg.ufpr.br/~walmes
linux user number: 531218
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2013/9/23 ASANTOS <alexandresantosbr em yahoo.com.br>

>  Walmes,
>
>       Na verdade eu gostaria de saber quais tratamentos tiveram mesmo
> desempenho no tempo e representá-las através de curvas, mas não sei como
> lidar com a decomposição das somas de quadrados quando tenho duas
> distribuições (Poisson e Binomial), pois espero dois resultados: 1)
> Poisson: a quantidade de insetos representada para cada um dos tratamentos
> no tempo e; 2)Binomial: a ocorrência ou não dos insetos em cada um dos
> tratamentos no tempo. Teria alguma abordagem para sugerir?
>
> Obrigado,
>
> Alexandre
>
> CRM:
>
> ## 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 | 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 + tempo, 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?
>
>
>
> Em 23/09/2013 09:26, walmes . escreveu:
>
>  Antes de desdobrar a interação é preciso saber qual o objetivo da
> análise. É possível desdobrar de várias formas, fazendo contrastes
> específicos, comparações múltiplas. Eu gosto da abordagem de gráficos com
> os valores preditos (médias) e intervalos de confiança (ou bandas). Todavia
> existem pessoas da escola antiga que querer ver tabelas com letras ao lado
> de médias um em CV baixo, infelizmente.
>
> 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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