[R-br] GLM de Poisson para dados com ponto máximo

Leonardo Ferreira Fontenelle leonardof em leonardof.med.br
Sábado Janeiro 24 13:25:29 BRST 2015


Com relação ao ponto máximo, você pode utilizar um termo quadrático:

n.insetos ~ temp + I(temp ^ 2)

Abordagens mais sofisticadas (que vão comer mais graus de liberdade)
incluem splines ou polinômios fracionários.

Com relação à sobredispersão, você pode especificar a família
"quasipoisson" em vez de "poisson", para ajustar os intervalos de
confiança. (Ou claro, identificar outros motivos para a sobredispersão,
como variáveis relevantes faltantes.)

--
Leonardo Ferreira Fontenelle
http://lattes.cnpq.br/9234772336296638

Em Sáb 24 jan. 2015, às 12:46, ASANTOS escreveu:
> Bom dia Pessoal,
> 
>             Estou com problemas no ajuste de um modelo GLM de Poisson, 
> trata-se de uma relação entre número de insetos (n.insetos) com a 
> temperatura (temp). O ajuste usando o modelo GLM de Poisson (mod.1) não 
> parece ser o mais adequado e demonstra sobredispersão, além que a 
> interpretação da curva do ponto de vista biológico não é realistica, 
> pois eu teria que ter uma curva que aumenta com a temperatura, chega a 
> um ponto ótimo e diminui, como uma equação de 2º grau, porém o modelo de 
> Poisson que utilizei não faz isto, por isso pergunto, existe alguma 
> sugestão de como eu poderia ajustar dados dessa natureza com mais 
> semelhança biológica com o fenômeno observado? Segue CRM como exemplo:
> 
> ##Dados artificias
> # Número de indivíduos
> n.insetos<-c(rpois(10,lambda=5),rpois(10,lambda=8),rpois(10,lambda=20),rpois(10,lambda=30),rpois(10,lambda=7),rpois(10,lambda=5))
> #Temperatura
> temp<- 
> c(rnorm(10,10,0.1),rnorm(10,15,0.1),rnorm(10,22,0.1),rnorm(10,24,0.1),rnorm(10,28,0.1),rnorm(10,32,0.1))
> #
> #Visualiza o comportamentos das variáveis
> plot(temp,n.insetos)
> #Ajuste por GLM de Poisson
> mod.1<-glm(n.insetos~temp, family="poisson")
> summary(mod.1)
> anova(mod.1, test="Chi")## Anova
> #Representação do modelo
> a<-mod.1$coeff[1]###Coeficiente a
> b<-mod.1$coeff[2] ###Coeficiente b
> x<-seq(5,38,1)
> curve(exp(a+b*x),lty=1, add=T)
> #
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> 
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