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

[walmes .]

Alexandre, segue CMR.

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# Definições da sessão.

rm(list=ls())
require(pscl)
require(multcomp)
require(lattice)
require(latticeExtra)

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## Para ter curvas você precisa que tempo seja númerico com mais
## de 3 níveis, caso contrário não faz sentido.

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# Dados artificiais.

da <- expand.grid(trat=gl(2,1), tempo=1:10)
X <- model.matrix(~trat+tempo, da); ncol(X)
betas <- c(0.1,0.1,0.3)
eta <- X%*%betas
y1 <- rpois(da$trat, lambda=exp(eta))
y2 <- rbinom(y1, size=1, prob=0.7)
da$y <- y1*y2
str(da)
xyplot(y~tempo|trat, data=da, jitter.x=TRUE)

#------------------------------------------------------------------
# Ajuste do modelo.

m0 <- zeroinfl(y~trat+tempo|trat, data=da)
summary(m0)

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# Predição do modelo considerando as duas porções.

X <- model.matrix(~trat+tempo, da)
i <- grep("^count\\_", names(coef(m0)))
eta <- X%*%coef(m0)[i]
da$y.pois <- exp(eta)

X <- model.matrix(~trat, da)
i <- grep("^zero\\_", names(coef(m0)))
eta <- X%*%coef(m0)[i]
da$y.zero <- exp(eta)/(1+exp(eta))

xyplot(y~tempo|trat, data=da, jitter.x=TRUE)+
    as.layer(xyplot(y.pois~tempo|trat, data=da, type="l"))+
    as.layer(xyplot(y.zero~tempo|trat, data=da,
                    type="l", lty=2, lwd=2))+
    layer(panel.abline(h=1, lty=2))

# contínua: média da contagem ~ Poisson.
# tracejada: probabilidade de um zero não Poisson.
# abline: linha no 1, referência.

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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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