[R-br] Distribuição para regressão de resposta binária

Leonard Assis assis.leonard em gmail.com
Terça Fevereiro 7 22:22:56 BRST 2017 

Tem ruído aí nesta explicação. Na verdade, o que o "epidemiologista"
alegou, não me convenceu.


Em 7 de fev de 2017 9:14 PM, "Marcos Bissoli via R-br" <
r-br em listas.c3sl.ufpr.br> escreveu:

> Prezados,
>
> De antemão peço desculpas se desvio o tópico da lista. Mas creio que o
> tema da mensagem é minimamente transversal aos aqui tratados.
>
> Tenho uma variável resposta binária. Como a frequência da resposta é alta
> (38,11%), teóricos da Estatística aplicada à Epidemiologia sugerem que não
> seja usada uma regressão logística. Neste caso (de alta prevalência do
> desfecho), a primeira opção deveria ser uma log-binomial. Mas (e isso não é
> raro de ocorrer), minha log-binomial não apresentou convergência.
>
> Quando não há convergência, os teóricos sugerem uma regressão de Poisson
> com variância robusta. Entretanto, como meus dados sugerem subdispersão,
> optei por um modelo de quasi-poisson. Isso já deu certo em outras análises
> que fiz para terceiros. Inclusive, tenho conseguido adaptar a variância
> robusta ao modelo de quasi-poisson. Mas justamente agora, com os dados de
> minha tese...
>
> O diagnóstico visual está, ao meu ver, péssimo, para ajuste. A imagem
> anexa é do modelo de quasi-poisson. Mas experimentei todos os acima citados
> (logística e Poisson) e o gráfico não diferiu muito.
>
> [image: Imagem inline 1]
>
> A dúvida é... Há alguma outra alternativa de técnica de regressão que eu
> poderia tentar? Minhas variáveis explicativas são diversas, em quantidade e
> tipo (há contínuas, ordinais e binárias). Ou será (embora eu ache pouco
> provável) que este gráfico não significa um grande incômodo?
>
> Fiz o teste de qui-quadrado da deviance residual e estranhamente o valor p
> está resultando em 1, tanto para Poisson quanto para quasi-Poisson. Um
> outro fato estranho é o pseudo R² de Nagelkerke ter acusado 20%: todas as
> outras minhas variáveis resposta não passaram de 12%. Não sei se é correto
> (consultei bibliografia que sugeria isso para a regressão logística), mas
> apliquei um teste de Hosmer e Lemeshow e ele acusou um bom ajuste do
> modelo, também (p = 0,2718). Até uma curva de ROC eu fiz e a área está
> grande no gráfico (mais uma técnica que não sei se deve ser aplicada além
> da regressão logística,).
>
> Seguem alguns resultados, caso possa ajudar em algo.
>
> Desde já agradeço qualquer comentário. E reforço minhas desculpas caso eu
> tenha desviado do tópico além do esperado, e desde já acato qualquer
> negativa em prosseguir o debate. Nesse caso, se possível, aceitaria
> sugestões de boas listas para debates nesse nível onde eu pudesse me
> inscrever.
>
> Há braços,
>
> Marcos Bissoli
> Faculdade de Nutrição
> Unifal-MG
>
> > Mod1 <- glm(Tabagismo~.,data = TabModelagem,family = quasipoisson)> summary(Mod1)
> Call:
> glm(formula = Tabagismo ~ ., family = quasipoisson, data = TabModelagem)
>
> Deviance Residuals:
>     Min       1Q   Median       3Q      Max
> -1.4867  -0.7821  -0.5889   0.5349   1.6624
>
> Coefficients:
>                                   Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
> (Intercept)                     -1.245e+00  8.738e-01  -1.424 0.154644
> factor.SexoDic.1                 5.800e-01  8.273e-02   7.011 4.11e-12 ***
> factor.Branca.1                 -8.332e-01  7.836e-01  -1.063 0.287863
> factor.Negra.1                  -8.210e-01  7.987e-01  -1.028 0.304185
> factor.Parda.1                  -9.009e-01  7.863e-01  -1.146 0.252163
> factor.Amarela.1                -1.089e+00  8.481e-01  -1.284 0.199466
> factor.SemReligiao.1            -9.670e-02  1.888e-01  -0.512 0.608566
> factor.Catolica.1               -4.813e-01  1.862e-01  -2.585 0.009863 **
> factor.Espirita.1               -1.235e-01  2.181e-01  -0.566 0.571230
> factor.Evangelica.1             -9.177e-01  2.429e-01  -3.779 0.000166 ***
> factor.AfroBrasileira.1          6.068e-01  4.303e-01   1.410 0.158794
> factor.Turno.1                   1.534e-03  1.034e-01   0.015 0.988169
> factor.Aposentado.1             -4.516e-02  1.055e-01  -0.428 0.668597
> factor.OcupaEstDiApenasDesemp.1  7.249e-02  1.411e-01   0.514 0.607474
> factor.ComFamilia.1             -4.323e-01  2.128e-01  -2.031 0.042444 *
> factor.ComOutParentes.1         -5.029e-01  3.517e-01  -1.430 0.153011
> factor.Republica.1               8.985e-03  1.959e-01   0.046 0.963429
> factor.Sozinho.1                -2.475e-01  2.236e-01  -1.107 0.268673
> factor.Pensao.1                 -8.439e-01  4.000e-01  -2.110 0.035106 *
> factor.OutroMoradia.1           -5.262e-01  3.353e-01  -1.569 0.116880
> factor.RU.1                     -1.937e-01  1.059e-01  -1.830 0.067589 .
> factor.praec4.1                 -1.583e-01  2.666e-01  -0.594 0.552951
> IdadeA                           3.787e-02  9.381e-03   4.037 5.79e-05 ***
> escola                           8.576e-02  3.441e-02   2.492 0.012836 *
> RendaPC                          4.045e-05  1.313e-05   3.080 0.002119 **
> Dist                             2.605e-05  1.296e-04   0.201 0.840689
> PraecSoma                        2.419e-02  3.086e-02   0.784 0.433427
> ---
> Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
>
> (Dispersion parameter for quasipoisson family taken to be 0.6036898)
>
>     Null deviance: 834.67  on 1135  degrees of freedom
> Residual deviance: 706.16  on 1109  degrees of freedom
> AIC: NA
>
> Number of Fisher Scoring iterations: 5
>
>
>
>
> --
> MARCOS BISSOLI
>
> Faculdade de Nutrição
> Universidade Federal de Alfenas
>
> Blog: bocademiamaldita.blogspot.com/
> E-mail: mbissoli em gmail.com
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>
> Alfenas, Minas Gerais, Brasil
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> Eu apoio a ENEN "na luta por um Brasil sem fome"
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> "por ĉiu popolo ties propran lingvon, por ĉiuj popoloj la esperantan"
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> E nunca votarei no PSDB/DEM!
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