[R-br] Dados com muitos zeros (sugestão de como analisar)
Wagner Bonat
wbonat em gmail.com
Sábado Abril 11 06:15:47 BRT 2015
Me parece que a distribuição Tweedie seria interessante para os seus dados.
Um caso particular da Tweedie é a compound Poisson que é uma distribuição
continua mas com massa no ponto zero, exatamente como os seus dados se
apresentam.
Não tenho certeza mas talvez vc tenha observações dependentes dentro de
ANIMAL ou mesmo um efeito longitudinal no tempo seria interessante
considerar isso também. O pacote tweedie faz inferencia por verossimilhança
usando a função glm tradicional do R é só mudar a familia. O pacote cpglm é
especifico para compound Poisson e permite a inclusão de efeitos
aleatórios. Além disso, eu tenho funções que estimam o Tweedie iid por
verossimilhança e Estimating Functions nesse link.
http://www.leg.ufpr.br/doku.php/publications:papercompanions:tweedie
Existe a possibilidade de incluir dependencia em modelos Tweedie
especificados marginalmente.Se tiver interesse nesta possibilidade me manda
um e-mail que te encaminho um paper que acabei de submeter com a
metodologia de como fazer isso, usando covariance linear models. Vc parece
apenas estar interessado na resposta NEFA, mas caso tenha mais que uma
resposta existe tbm a possibilidade de fazer o modelo multivariado,
incluindo efeito de ANIMAL e tbm TEMPO se for necessário.
http://www.r-bloggers.com/a-note-on-tweedie/
http://cran.r-project.org/web/packages/tweedie/tweedie.pdf
http://cran.r-project.org/web/packages/cplm/cplm.pdf
Em 10 de abril de 2015 22:34, Fernando Antonio de souza <
nandodesouza em gmail.com> escreveu:
> Caros amigos
>
> Tenho os seguintes dados abaixo. Desejo avaliar a resposta NEFA em função
> dos fatores TRATAMENTO E TEMPO. Acontece que a variável NEFA possui muitos
> zeros, os quais são também respostas. Gostaria de sugestões de como posso
> analisar tal tipo de dado.
>
> att
>
> dados<-structure(list(ANIMAL = structure(c(13L, 13L, 13L, 13L, 13L,
> 13L, 13L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L,
> 3L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L,
> 5L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L,
> 12L, 16L, 16L, 16L, 16L, 16L, 16L, 16L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L,
> 8L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L,
> 15L, 15L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 7L, 7L, 7L, 7L,
> 7L, 7L, 7L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L,
> 18L, 18L, 19L, 19L, 19L, 19L, 19L, 19L, 19L, 11L, 11L, 11L, 11L,
> 11L, 11L, 11L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 17L, 17L, 17L, 17L,
> 17L, 17L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), .Label = c("20", "18", "3",
> "2", "5", "6", "13", "9", "14", "4", "17", "7", "1", "12", "11",
> "8", "19", "15", "16", "10"), class = c("ordered", "factor")),
> TRATAMENTO = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
> 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
> 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L,
> 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
> 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
> 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L,
> 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L,
> 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L,
> 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L,
> 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L), .Label = c("0.146",
> "0.154", "0.182", "0.214"), class = "factor"), TEMPO = structure(c(1L,
> 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 1L, 2L,
> 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 1L, 2L, 3L,
> 4L, 5L, 6L, 7L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 1L, 2L, 3L, 4L,
> 5L, 6L, 7L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L,
> 6L, 7L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L,
> 7L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L,
> 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 1L,
> 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 1L, 2L,
> 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 1L, 2L, 3L, 4L,
> 5L, 6L), .Label = c("0", "6", "12", "24", "36", "60", "84"
> ), class = "factor"), NEFA = c(0.28762, 0, 0, 0, 0.0344,
> 0, 0, 0.12422, 0, 0, 0, 0.00382, 0, 0, 0.08313, 0, 0, 0,
> 0.00192, 0, 0, 0.2064, 0, 0, 0, 0.02007, 0, 0, 0.16244, 0,
> 0, 0, 0, 0, 0, 0.16626, 0, 0, 0, 0.08982, 0, 0, 0.23602,
> 0.01242, 0, 0, 0, 0, 0, 0.5179, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.18728,
> 0, 0, 0, 0.0086, 0, 0, 0.71283, 0, 0, 0, 0.00764, 0, 0, 0.30386,
> 0, 0, 0, 0.0086, 0, 0, 0.2943, 0, 0, 0, 0.01911, 0, 0, 0.17009,
> 0.0258, 0, 0, 0, 0, 0, 0.20066, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.5781,
> 0, 0, 0, 0.01338, 0, 0, 0.5867, 0, 0, 0, 0.01624, 0, 0, 0.23315,
> 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.06211, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.54083, 0,
> 0, 0, 0.01816, 0, 0.05638, 0.05829, 0, 0, 0.02484, 0)), .Names =
> c("ANIMAL",
> "TRATAMENTO", "TEMPO", "NEFA"), class = c("nffGroupedData",
> "nfGroupedData",
> "groupedData", "data.frame"), row.names = c(1L, 2L, 3L, 4L, 5L,
> 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 17L, 18L,
> 19L, 20L, 21L, 22L, 23L, 24L, 25L, 26L, 27L, 28L, 29L, 30L, 31L,
> 32L, 33L, 34L, 35L, 36L, 37L, 38L, 39L, 40L, 41L, 42L, 43L, 44L,
> 45L, 46L, 47L, 48L, 49L, 50L, 51L, 52L, 53L, 54L, 55L, 56L, 57L,
> 58L, 59L, 60L, 61L, 62L, 63L, 64L, 65L, 66L, 67L, 68L, 69L, 70L,
> 71L, 72L, 73L, 74L, 75L, 76L, 77L, 78L, 79L, 80L, 81L, 82L, 83L,
> 84L, 85L, 86L, 87L, 88L, 89L, 90L, 91L, 92L, 93L, 94L, 95L, 96L,
> 97L, 98L, 99L, 100L, 101L, 102L, 103L, 104L, 105L, 106L, 107L,
> 108L, 109L, 110L, 111L, 112L, 113L, 114L, 115L, 116L, 117L, 118L,
> 119L, 120L, 121L, 122L, 123L, 124L, 125L, 126L, 127L, 128L, 129L,
> 130L, 131L, 132L, 134L, 135L, 136L, 137L, 138L, 139L), formula = NEFA ~
> TEMPO | ANIMAL, FUN = function (x)
> max(x, na.rm = TRUE), order.groups = TRUE, na.action = structure(c(133L,
> 140L), .Names = c("133", "140"), class = "omit"))
>
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> Fernando Souza
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Wagner Hugo Bonat
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