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

[ASANTOS]

Obrigado Leonardo, bem trivial,

      Solução:

##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)
#
a<-mod.2$coeff[1]###Coeficiente a
b1<-mod.2$coeff[2] ###Coeficiente b1
b2<-mod.2$coeff[3] ###Coeficiente b1
mod.2<-glm(n.insetos~temp+I(temp^2), family="poisson")
summary(mod.2)
curve(exp(a+b1*x+b2*x^2),lty=1, add=T, col="red")
#

On 24/01/2015 12:25, Leonardo Ferreira Fontenelle wrote:
> 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)
>> #
>>
>> Obrigado,
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