[R-br] Diferença na interpretação da diferença da log-verossimilhança e do teste de Vuong em modelos inflacionados de zeros

ASANTOS alexandresantosbr em yahoo.com.br
Domingo Janeiro 25 18:37:31 BRST 2015


Caros Membros,

        Estou com uma dúvida referente a diferença na interpretação dos 
resultados da diferença da log-verossimilhança e do teste de Vuong em 
modelos inflacionados de zeros, ajustados com o pacote pscl. Fiz a 
junção de dois tratamentos e ajustei um novo modelo e comparei com o 
modelo completo pela diferença entre a log-verossimilhança dos modelos, 
sendo:
 > pchisq(D, df=df, lower.tail=FALSE)#Os tratamento 1 e 2 são diferentes
[1] 4.986542e-07
e em seguida realizei a comparação pelo teste de Vuong (que utiliza a 
razão de verossimilhança entre modelos), sendo:
               Vuong z-statistic             H_A p-value
Raw                   1.0541254 model1 > model2 0.14591
AIC-corrected         1.0517040 model1 > model2 0.14647
BIC-corrected         0.7567064 model1 > model2 0.22461

porém os resultados foram diversos e fiquei em dúvida. Como os 
tratamentos podem ser diferentes e ao mesmo tempo o modelo que os 
considera semelhantes é significativamente igual ao modelo completo?
        Segue CRM com meu problema com dados artificiais, obrigado,

#------------------------------------------------------------------
# Definições da sessão

rm(list=ls())
require(pscl)
#------------------------------------------------------------------
# Dados artificiais

da <- expand.grid(trat=gl(4,1), tempo=1:15)
X <- model.matrix(~trat+tempo, da); ncol(X)
betas <- c(0.1,0.3,0.5,0.7,0.8)
eta <- X%*%betas
y1 <- rpois(da$trat, lambda=exp(eta))
y2 <- rbinom(y1, size=1, prob=0.20)
da$y <- y1*y2
str(da)

#------------------------------------------------------------------
# Ajuste do modelo completo
m1 <- zeroinfl(y~trat+tempo|trat, data=da)
summary(m1)
#
sort(tapply(da$y,da$trat,mean))# Ordena as medias por tratamento
#
########### Comparando pela junção dos tratamentos 1 e 2 -----------
trat_1_2<-da$trat
levels(trat_1_2)
levels(trat_1_2)[1]<-"trat_1_2"
levels(trat_1_2)[2]<-"trat_1_2"
levels(trat_1_2)
#
m2 <- zeroinfl(y~trat_1_2+tempo|trat_1_2, data=da)
summary(m2)
#
# Comparando o modelo completo e o ajunte com junção dos tratamentos-
df <- length(coef(m1))-length(coef(m2))
D <- 2*abs(diff(c(logLik(m1), logLik(m2))))
D
pchisq(D, df=df, lower.tail=FALSE)#Os tratamento 1 e 2 são diferentes
#
#
# Comparando os modelos pelo teste de Vuong-------------------------
vuong(m1,m2)#Porém os modelos são iguais
#
#<END>----------------------------------------------------------------

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Alexandre dos Santos
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