[R-br] Regresssão poisson

Manoel Galdino mcz.fea em gmail.com
Sexta Agosto 8 18:35:33 BRT 2014 

Não sabia de várias coisas. Talvez porque eu use Bayes em minhas análises,
via de regra. De todo modo, investigando a questão mais um pouco, achei esse
link
<http://davegiles.blogspot.com.br/2013/05/robust-standard-errors-for-nonlinear.html>
que tem uma discussão interessante.

abçs
M


2014-08-08 18:22 GMT-03:00 Leonardo Ferreira Fontenelle <
leonardof em leonardof.med.br>:

>  Obrigado de novo.
>
> Quanto aos dados binários, sou um pouco enviesado, porque meu orientador é
> um proponente da poisson robusta para estimar razão de prevalência:
> http://dx.doi.org/10.1186/1471-2288-3-21
>
> Aliás, ele (e todo o PPG) utiliza muito o Stata, e a ajuda do Stata vai no
> sentido do que você disse: "In addition to the conventional estimator of
> variance, there is another estimator that has been called by various names
> because it has been derived independently in different ways by different
> authors. Two popular names associated with the calculation are *Huber and
> White*, but it is also known as the *sandwich estimator of variance*
> (because of how the calculation formula physically appears) and the *robust
> estimator of variance* (because of claims made about it). Also, this
> estimator has an independent and long tradition in the survey literature.
> [...] Halbert Lynn White Jr. [...]. His 1980 paper on heteroskedasticity
> introduced the use of robust covariance matrices to economists and passed
> 16,000 citations in Google Scholar in 2012. His 1982 paper on maximum
> likelihood estimation of misspecified models helped develop the now-common
> use of *quasi–maximum likelihood estimation techniques*." (20.21
> Obtaining robust variance estimates
> <http://www.stata.com/manuals13/u20.pdf>).
>
> Leonardo Ferreira Fontenelle <http://lattes.cnpq.br/9234772336296638>
>
>
> Em Sex 8 ago. 2014, às 17:54, Wagner Bonat escreveu:
>
> Olha olhando o paper que vc indicou me parece mesmo uma quasi-poisson o q
> ele chama de estimador sandwich eu acho q é o referente ao uso da equação
> de estimação e é o q é usado pelo quasipoisson mesmo. Agora aplicar isso a
> dados binarios eu nunca vi não.
>
>
> Em 8 de agosto de 2014 22:45, Leonardo Ferreira Fontenelle <
> leonardof em leonardof.med.br> escreveu:
>
>
> Agora estou confuso, achei que se usava erro padrão robusto (estou
> acostumado a ouvir "variância robusta", provavelmente como uma
> simplificação de "variância do erro robusta") inclusive para casos de
> superdispersão.
>
> Leonardo Ferreira Fontenelle <http://lattes.cnpq.br/9234772336296638>
>
>
> Em Sex 8 ago. 2014, às 16:55, Manoel Galdino 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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