[R-br] Ajuda para modelos de regressção nao lineares multivariados

Claudia de Bem claudia_debem em hotmail.com
Qua Jan 30 16:30:57 -02 2019


Boa tarde,
Estou tentando modelar as funções gompertz e logístico porem quero somar as duas equações e gerar um único gráfico. Porem a equação terá 6 parâmetros teria alguma rotina para esse caso. Irei anexar a rotina utilizada quando uma equação é modelada de cada vez e os dados MFF que eu utilizei para modelar essas funções. Meu novo arquivo de dados GG (y são dois caracteres juntos) por isso que na rotina teria que somar a equação de gompertz (y~b0*exp(-exp(b1-b2*x) porem quando somo essa equação com a mesma equação de gompertz da erro. Eu terei 6 parâmetros nesse caso , já tentei indicar de varias formas o b0, b1 e b2 pois além desses tenho mais um b0, b1 e b2. Espero que eu tenha me feito entender.
Att Cláudia de Bem

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Enviado: terça-feira, 29 de janeiro de 2019 18:45
Para: r-br em listas.c3sl.ufpr.br; r-br-request em listas.c3sl.ufpr.br
Cc: ASANTOS
Assunto: [R-br] Ajuda para plotar IC para modelo glm com junção de níveis

Prezados Membros do R-br,

     Estou tentando plotar um modelo glmcom stat_smooth() no ggplot2 sem
sucesso. Minha ideia é representar o intervalo de confiança para um
modelo onde realizei a junção de dois níveis para o fator Feature. Ou
seja, modelos iguais são representados por uma única curva, porém a
função stat_smooth() não "enxerga" os níveis que foram juntados. Segundo
exemplo fictício do meu problema:

#Simulação de um banco de dados, onde a variável resposta Production tem
distribuição Gamma
set.seed(123)
d<-NULL
N<-50
d$Production <- rgamma(N,10)
d$Feature <- ifelse(d$Production >7 & d$Production<10,
c("green"),ifelse(d$Production>11,
c("red"), c("blue")))
d$Temp<-rnorm(N,20,5)
d<-as.data.frame(d)
#

# Ajusto um modelo de Gamma completo
mG<- glm(Production~ Feature + Temp, family= Gamma, data = d)
summary(mG)
anova(mG,test="Chi")

# Comparo os níveis do fator Feature
library(multcomp)
PW<-summary(glht(mG, linfct = mcp(Feature= "Tukey")))
PW
cld(PW)

# Faço de conta que os níveis green = blue e realizo um novo ajuste
Feature2<-d$Feature
levels(Feature2)
levels(Feature2)[1]<-"blue&green"
levels(Feature2)[2]<-"blue&green"
levels(Feature2)
d$Feature2<-Feature2
mG2<- glm(Production~ Feature2 + Temp, family= Gamma, data = d)

# Crio os valores de predição
pred.data = data.frame(
Feature2<-d$Feature2,
Temp<-d$Temp
)
pred.data$Production = predict(mG2, newdata=pred.data, type="response")

#Realizo o plot
library("ggplot2")
ggplot(d, aes(Temp, Production, colour = Feature2)) +
   geom_point() +
   geom_line(data=pred.data) +
   stat_smooth(method = "glm", formula = y ~ x, family = Gamma)
#

      E tenho uma representação errada do intervalo de confiança do meu
modelo mG2 porque não consigo fazer a função stat_smooth() considerar o
ajuste mG2. Como posso resolver isso?

Obrigado

--
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Alexandre dos Santos
Proteção Florestal
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