[R-br] GLM

[Leonardo Ferreira Fontenelle]

Se você exponenciar os parâmetros, vai encontrar a razão (de taxa, de  
proporção...) em relação ao nível de referência de cada cada variável. 


Leonardo Ferreira Fontenelle[1] 



Em Qui 19 mar. 2015, às 15:15, ana paula coelho madeira escreveu: 

> Boa tarde!
>
> Tenho um experimento que visa analisar como transgenia e controle químico  
> (tratamentos)  afetam número
de parasitóides (Chelonus). 

> Construí o modelo:
>
> m1<-glm.nb(n_parasit_Chelonus~trat) 
> > summary(m1)
>
> Coefficients:
>               Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)   
> (Intercept)    2.54553    0.16046  15.864  < 2e-16 ***
> tratC         -0.24295    0.23851  -1.019   0.3084   
> tratD          0.17905    0.21973   0.815   0.4152   
> tratF        -21.84812 4713.30843  -0.005   0.9963   
> tratG          0.46262    0.21032   2.200   0.0278 * 
> tratI         -1.22378    0.31394  -3.898 9.69e-05 ***
> tratJ          0.12862    0.22165   0.580   0.5617   
> tratL        -21.84812 4713.30843  -0.005   0.9963   
> tratM         -0.40547    0.24759  -1.638   0.1015   
> tratN          0.28768    0.21586   1.333   0.1826   
> tratP         -3.23868    0.72931  -4.441 8.96e-06 ***
> tratQ         -0.04001    0.22868  -0.175   0.8611   
> tratS        -21.84812 4713.30843  -0.005   0.9963   
> ---
> Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
>
> (Dispersion parameter for Negative Binomial(40.7143) family taken to be 1)
>
>     Null deviance: 376.329  on 51  degrees of freedom
> Residual deviance:  39.605  on 39  degrees of freedom
> AIC: 234.09
>
>
> Como posso interpretar esses resultados?
>
> Agradeço pela ajuda.
>
> Ana
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