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

[ASANTOS]

Obrigado Walmes e uma última pergunta: A representação matemática dos 
meus modelos segundo a análise abaixo:


Count model coefficients (poisson with log link):
             Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) 0.870118   0.092920   9.364  < 2e-16 ***
trat2       0.129159   0.029110   4.437 9.13e-06 ***
tempo       0.701863   0.009766  71.871  < 2e-16 ***



fica para tratamento 1: y = Intercept + e^(0.701863*tempo)
e tratamento 2: y= 0.870118 + e^(0.701863*tempo) + 0.129159 ?

Segue abaixo CRM para futuras consultas de membros da lista:

#------------------------------------------------------------------
# Definições da sessão.

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

#------------------------------------------------------------------

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

#------------------------------------------------------------------
# Dados artificiais.

da <- expand.grid(trat=gl(4,1), tempo=1:10)
X <- model.matrix(~trat+tempo, da); ncol(X)
betas <- c(0.1,0.9,0.6,0.3,0.7)
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)

#------------------------------------------------------------------
# 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.

#------------------------------------------------------------------



Em 30/09/2013 10:53, walmes . escreveu:
> Alexandre, segue CMR.
>
> #------------------------------------------------------------------
> # Definições da sessão.
>
> rm(list=ls())
> require(pscl)
> require(multcomp)
> require(lattice)
> require(latticeExtra)
>
> #------------------------------------------------------------------
>
> ## Para ter curvas você precisa que tempo seja númerico com mais
> ## de 3 níveis, caso contrário não faz sentido.
>
> #------------------------------------------------------------------
> # 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)
>
> #------------------------------------------------------------------
> # 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.
>
> #------------------------------------------------------------------
>
> À disposição.
> Walmes.
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