[R-br] RES: Modelo Linear Generalizado

[Alisson Lucrécio]

Mauro,

A função as.layer esta no pacote latticeExtra. Tive que usar o biocLite
para instalar o pacote.

source("http://bioconductor.org/biocLite.R")
biocLite("latticeExtra")

Att.,

Alisson


2015-10-05 21:07 GMT-03:00 Mauro Sznelwar <sznelwar em uol.com.br>:

> Não consegui esta função! Eu usei a biblioteca lattice para o xyplot,
> rodou o primeiro mas este não rodou porque não reconhece o as.layer
>
>
>
> xyplot(imoveis/(moveis+imoveis)~sqrt(tem), data=db,
>        jitter.x=TRUE, ylim=c(0, NA))+
>     as.layer(xyplot(p~sqrt(tem), data=pred, type="l"))
>
>
>
>
>
> O fato de não serem significativos não é problema. Tem que ter em mente
> que parametrização você usou e as hipóteses decorrentes. Nessa
> parametrização de estimativas por cela (~trat-1), quando um trat tem
> estimativa 0, significa que a prob de mobilidade é 0.5. Então esse teste de
> hipótese, apesar de feito e retornado, não traz nada de interessante na
> maioria dos casos. Eu considero que os interesses sejam sobre as diferenças
> entre trat e não se eles tem ou não prob=0.5.
>
> Vamos agora aos potenciais problemas. Os níveis A, B, B-12 e B-24 tem
> probabilidades amostrais nas bordas, ou seja, 0 e 1. Na binomial, o espaço
> de p é (0, 1), ou seja, não os incluem. No glm, tais valores são obtidos no
> limite, quando \eta = X\beta vai para -\infty ou \infty, o p aproxima de 0
> ou 1. Aplique o inverso da função de ligação em -23 e verá que isso é zero.
> Pelo  sufixo que usou nos tratamentos, isso tem cara avaliação no tempo,
> com algumas testemunhas (sem sufixo), como é de costume em muitos
> experimentos. Uma solução, seria ajustar a curva para usando de T-0 à T-12.
> As testemunhas ficam de fora. Obtenha para elas o IC por perfil de
> verossimilhança, pois, embora o limite inferir e estimativa sejam 0, o
> limite superior será algo >0 (inverta o raciocínio para a outra borda).
>
> ## Estimativa zero implica em prob=0.5.
> glm_out$family$linkinv(0)
> glm_out$family$linkinv(-23)
>
> sub_data$tem <- as.numeric(gsub(x=sub_data$tratamento, "\\D", ""))
>
> db <- subset(sub_data, !is.na(tem))
>
> xyplot(imoveis/(moveis+imoveis)~sqrt(tem), data=db,
>        jitter.x=TRUE)
>
> m0 <- glm(cbind(imoveis, moveis) ~ sqrt(tem),
>           family=binomial, data=db)
> summary(m0)
>
> pred <- data.frame(tem=seq(0, 24, length.out=30))
>
> pred$p <- predict(m0, newdata=pred, type="response")
>
> xyplot(imoveis/(moveis+imoveis)~sqrt(tem), data=db,
>        jitter.x=TRUE, ylim=c(0, NA))+
>     as.layer(xyplot(p~sqrt(tem), data=pred, type="l"))
>
> À disposição.
>
> Walmes.
>
> ​
>
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