[R-br] Regresssão poisson

[Wagner Bonat]

De forma geral os erros padrões obtidas por quasi verossimilhança são tidos
como robustos no sentido de suportarem má especificação do modelo, tanto na
estrutura de erros como propriamente na distribuição da variável resposta.
Os modelos quasi não assumem uma distribuição explicitamente para os dados
apenas um relacionamento entre média e variancia. Além disso, é possível
mostrar que uma grande quantidade de distribuição por exemplo, a familia
exponential é descrita apenas pelos primeiros dois momentos e que a função
de variancia temp um comportamento do tipo potencia (power variance
function), por exemplo,

V(mu) = phi*mu^power

Se phi e power = 1 vc tem o poisson se p = 0 vc tem a distribuição Normal
power = 2 gamma e power = 3 log-normal. Todas são casos particulares da
distribuição Tweedie que é descrita pelos 2 primeiros momentos. Em suma, vc
precisa apenas dos dois primeiros momentos pra estimar, neste sentido a
abordagem é robusta a má especificação, por consequencia os erros são tbm
robustos e em geral conservadores.

 O modelo quasi poisson suporta subdispersion (phi < 1) se vc quer saber
mais sobre subdipersion veja
http://www.leg.ufpr.br/doku.php/publications:papercompanions:zeviani-jas2014
.


Em 8 de agosto de 2014 21:55, Manoel Galdino <mcz.fea em gmail.com> escreveu:

> Mas eu acho que o quasipoisson vai permitir é overdisperssion. No modelo
> de poisson, a variância é igual à média. Quasipoisson permite que a
> variância não seja igual à média. Mas não creio que isso signifique
> variância (erro padrão?) robusta (o).
>
> abçs
> M
>
>
> 2014-08-08 16:40 GMT-03:00 Leonardo Ferreira Fontenelle <
> leonardof em leonardof.med.br>:
>
>  Obrigado, Wagner!
>>
>> Leonardo Ferreira Fontenelle <http://lattes.cnpq.br/9234772336296638>
>>
>>
>> Em Sex 8 ago. 2014, às 04:06, Wagner Bonat escreveu:
>>
>> Use family = quasipoisson ou family =quasi(link = "log", variance = "mu")
>>
>>
>>
>>
>> Em 8 de agosto de 2014 03:51, Leonardo Ferreira Fontenelle <
>> leonardof em leonardof.med.br> escreveu:
>>
>>
>> Como se consegue no R uma regressão Poisson com variância robusta?
>> Quasipoisson?
>>
>> Procurando a internet encontrei sugestões de como encontrar a variância
>> robusta em si; seria necessário uma trabalheira para recalcular os
>> intervalos de confiança e/ou valores p.
>>
>> Leonardo Ferreira Fontenelle <http://lattes.cnpq.br/9234772336296638>
>>
>>
>> Em Qua 6 ago. 2014, às 17:03, Manoel Galdino escreveu:
>>
>> Mas o fato da regressão ser de poisson não tem relação com erro padrão
>> ser robusto ou não. O que a regressão de poisson faz é mudar a forma
>> funcional do modelo. Mas o erro padrão, se robusto ou não, não tem a ver
>> com isso.
>>  Basicamente, temos:
>>  E[y] = f^-1(u), u = BX
>> na linear: f^-1(u) = u (identidade)
>> na logistica: f^-1(u) = invlogit(u)
>> na poisson: f^-1(u) =  exp(u)
>>
>> E assim por diante. A wikipedia explica isso em detalhes
>> <http://en.wikipedia.org/wiki/Generalized_linear_model>.
>>
>> abçs
>> M
>>
>>
>> 2014-08-06 16:21 GMT-03:00 geovane barbosa <geovanecb em yahoo.com.br>:
>>
>> Foi uma sugestão do revisor para termos erros padrões robustos. Eu também
>> fique com a mesma dúvida. Realizei a regressão logsitica e deu tudo certo.
>> Só que na regressão de poisson esta dando esse erro. vou verificar .
>>
>>
>>
>>
>>
>>  Em Quarta-feira, 6 de Agosto de 2014 16:18, Manoel Galdino <
>> mcz.fea em gmail.com> escreveu:
>>
>>
>> Mas não faz sentido aplicar regressão de poisson para uma vd binária, faz?
>>
>> De todo modo, pelo, erro, AF tem valor não permitido. Dê um summary em
>> AF.
>> summary(dados$AF) ou unique(dados$AF) e você deve encontrar o erro.
>>
>> abç
>> M
>>
>>
>> 2014-08-06 16:11 GMT-03:00 geovane barbosa <geovanecb em yahoo.com.br>:
>>
>>
>>
>>
>> Olá pessoal boa tarde. Estou rodando um modelo de regressão de poisson,
>> porém esta dando o seguinte erro.
>>
>> model2<- glm(AF ~ Sexo + Idade + Cor + Esc.mae + Escolinha + Socio.eco +
>> EP,  data=dados, family="poisson",na.action="na.omit")
>>
>>
>> AF é binária.
>>
>> Erro em if (any(y < 0)) stop("negative values not allowed for the
>> 'Poisson' family") :
>>   valor ausente onde TRUE/FALSE necessário
>> Além disso: Mensagens de aviso perdidas:
>> In Ops.factor(y, 0) : < not meaningful for factors
>> >
>>
>> grato
>>
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