[R-br] Modelo GLM e ZIP

[Anna Karoline R. da Cruz]

Boa tarde!


Prezados,

estou tentando ajustar o número de filhos/mulheres para 4 municípios a partir do modelo de poisson e ZIP.


1) Tentei colocar no modelo o número de filhos/mulheres (Y), mas o resultado foi:

Error: não é possível encontrar valores iniciais válidos: especifique alguns

Não sei se isso está relacionado com o fato desse vetor ter como respostas NaN e Inf. ou pq o Y seja mesmo o C (número de filhos).


2) E para plotar o gráfico de linhas com o número de filhos/mulheres já ajustado pelo modelo o comando (inicialmente) seria

plot(F$Idade, (modelo.z$fitted.values)) ?


3) e qual comando posso usar para ter um gráfico para cada município?


C= número de filhos segundo a idade simples da mulher

M = número de mulheres por idade simples

Idade = as idades simples das mulheres.


###saída GLM

Call:
glm(formula = C ~ M + Idade, family = poisson(), data = F)

Deviance Residuals:
    Min       1Q   Median       3Q      Max
-7.3875  -2.6026  -2.3316   0.9828   9.5008

Coefficients:
              Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept)  1.2374245  0.1272825   9.722   <2e-16 ***
M            0.0051281  0.0002939  17.451   <2e-16 ***
Idade       -0.0073104  0.0035070  -2.084   0.0371 *
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

(Dispersion parameter for poisson family taken to be 1)

    Null deviance: 2080.1  on 163  degrees of freedom
Residual deviance: 1675.9  on 161  degrees of freedom
AIC: 1941.2

Number of Fisher Scoring iterations: 6




##Saída ZIP


Call:
zeroinfl(formula = C ~ M + Idade, data = F, dist = "poisson")

Pearson residuals:
    Min      1Q  Median      3Q     Max
-2.1522 -0.6622 -0.5179  0.4001  3.8106

Count model coefficients (poisson with log link):
              Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept)  2.1878890  0.1359308  16.096   <2e-16 ***
M            0.0035164  0.0003052  11.521   <2e-16 ***
Idade       -0.0026143  0.0040649  -0.643     0.52

Zero-inflation model coefficients (binomial with logit link):
             Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept)  0.277153   0.538864   0.514  0.60702
M           -0.005364   0.001954  -2.745  0.00605 **
Idade        0.022874   0.015151   1.510  0.13111
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Number of iterations in BFGS optimization: 14
Log-likelihood: -389.5 on 6 Df

Desde já agradeço!

Anna Cruz.

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