[R-br] Firth's Logistic Regression | Interpretação do summary()

Jefferson Ferreira-Ferreira jecogeo em gmail.com
Quarta Abril 6 11:02:55 BRT 2016


Colegas listeiros,

Estou ajustando um modelo logístico com a abordagem de Firth, implementada
no pacote logistf, que serve para diminuir o "bias" advindo da separação
quase linear dos dados. O famoso warning "0 ou 1 ocorreu. Probabilidades
ajustadas para 0 ou 1".

Ocorre que, também por lacunas em conhecimento estatístico, estou com
dificuldade de interpretar os resultados. O que me intriga é o chi quadrado
ter dado infinito para o intercepto e para o primeiro slope (cota). O que
isso significa? A coluna "p" (0 ou 1), o que pode exatamente me informar?
Que outras informações importantes sobre meu modelo podem ser tomadas dese
summary? Estou em meio a leituras sobre isso, mas tenho encontrado
dificuldades em encontrar uma explicação simples e objetiva. Por isso
resolvi escrever ao grupo. Se alguém puder me dar uma luz, seria muito
grato.

Obrigado!


Model fitted by Penalized ML
Confidence intervals and p-values by Profile Likelihood Profile Likelihood
Profile Likelihood Profile Likelihood Profile Likelihood

                    coef            se(coef)          lower 0.95      upper
0.95    Chisq   p
(Intercept)   -3.664271274 6.121964e-02 -11.711146274 -2.02364627   Inf
 0
cota            0.164131556 1.898407e-03   0.165001297  0.43176839    Inf
  0
euc_dist      0.001365946 3.193816e-05  -0.006119111   0.02485933     0
 1
hand          -0.292236449 1.372033e-02  -2.145942673  1.35570275     0
 1
cota:hand    0.007027402 4.259128e-04  -0.044974804  0.05951507     0      1

Likelihood ratio test=379581.2 on 4 df, p=0, n=389232
Wald test = 19581.7 on 4 df, p = 0

Covariance-Matrix:
              [,1]          [,2]          [,3]          [,4]          [,5]
[1,]  3.747844e-03 -1.153026e-04 -1.610677e-07 -5.500070e-04  1.705722e-05
[2,] -1.153026e-04  3.603948e-06  7.945498e-10  1.708245e-05 -5.335900e-07
[3,] -1.610677e-07  7.945498e-10  1.020046e-09 -2.612271e-08  2.927902e-10
[4,] -5.500070e-04  1.708245e-05 -2.612271e-08  1.882476e-04 -5.807466e-06
[5,]  1.705722e-05 -5.335900e-07  2.927902e-10 -5.807466e-06  1.814017e-07




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