[R-br] Regressão espacial com variavel transformada log normal
salah
salah3.1416 em gmail.com
Quarta Junho 10 13:00:37 BRT 2015
tente: log(x + 1)
Em Qua, 2015-06-10 às 10:34 -0300, Samuel luna de almeida escreveu:
> Muito obrigado Luis, Paulo e Luis!
>
>
> São zero mesmo (locais onde não há casos para resultarem em taxas)...
>
>
> Consegui gerar lm para a regressão espacial com os dados originais,
> com muitos zeros, porém com a variável normalizada acho q o "-inf"
> impede...
>
>
> Será q eu consigo considerar os "-inf" como zero de algum modo? Ou `e
> o caso de encontrar um modelo/distribuição mais adequado mesmo?
>
>
> Agradecido,
>
> Samuel
>
>
> Em 10 de junho de 2015 10:07, Paulo Justiniano <paulojus em leg.ufpr.br>
> escreveu:
>
> log(0) = -Inf
>
> Veja que voce tem muitos zeros, mais que 25% dos teus dados,
> visto que o 1o quartil ainda é zero
>
> Não tenhosugestão específica mas acredito que voce poderia:
> - ver se seus zeros são zeros mesmo ou valores "censurados"
> abaixo de um cento limite "de detecção"
>
> - sendo zeros mesmo eu procurar por algum modelo/distribuição
> que permitisse modelar esta proporção bem razoável de zeros
> que voce tem nos teus dados
>
>
>
>
>
> On Wed, 10 Jun 2015, Samuel luna de almeida wrote:
>
> Bom dia pessoal,
>
> Trabalhando com uma variável de taxas que que
> apresenta muitos valores baixos, fui aconselhado a
> transforma-la com aplicação de log normal antes de
> buscar
> correlações...
> A variável foi transformada e inserida no dataframe
> passando a apresentar comportamento normal, no entanto
> apresenta alguns valores "-inf" como pode ser visto no
> summary copiado abaixo:
>
> TX_J04_10 LOGNTX_J04
> Min. : 0.0 Min. :-Inf
> 1st Qu.: 0.0 1st Qu.:-Inf
> Median : 138.4 Median : -4
> Mean : 240.7 Mean :-Inf
> 3rd Qu.: 295.2 3rd Qu.: -4
> Max. :9626.1 Max. : 0
>
> Acredito que seja por isso que não estou conseguindo
> gerar lm para rodar regressão espacial, veja o erro
> que aparece:
>
> > baseGN04_lm <- lm(LOGNTX_J04 ~ DV_TOTAL +
> idhm_N_gri, data=baseG04)
> Error in lm.fit(x, y, offset = offset, singular.ok =
> singular.ok, ...) :
> NA/NaN/Inf in 'y'
>
> Será que é por isso mesmo, alguém poderia me indicar
> uma resolução?
>
>
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> Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e
> forneça código mínimo reproduzível.
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