[R-br] GLM com alta proporção de zeros

[Emerson Cotta Bodevan]

Prezado Igor, boa tarde.

Desculpe não ter escrito, mas já havia tentado o modelo logístico e também
houve mensagem de erro:
fit.logistica<-glm(AVC~FE+Esc+Saude+NDC+Auto,data=dados,family=binomial(link='logit'))
*Retornou*
Warning message:
glm.fit: probabilidades ajustadas numericamente 0 ou 1 ocorreu

Att.,

*Emerson*


Em qua., 22 de jul. de 2020 às 19:05, Igor Eloi <eloi.igor em yandex.com>
escreveu:

> Olá Emerson, tudo bom?
>
> Como sua resposta é dicotomica (sim e não), você deve empregar uma
> regressão logistica.
>
> Com isso, certamente as coisas fluirão melhor.
>
> Abraços
>
> 22.07.2020, 17:03, "Emerson Cotta Bodevan por (R-br)" <
> r-br em listas.c3sl.ufpr.br>:
>
> Prezados, boa tarde.
>
> Estou com dificuldade para cálculo de Razão de Prevalência, com
> respectivos IC95% para meus dados.
>
> Meus dados estão com a seguinte estrutura:
> Variável resposta:
> - ocorrência de AVC (0: Não, 1: Sim)
> Variáveis independentes:
> - Faixa Etária (18 a 28 - referência, 29 a 39, 40 a 59, 60 a 79 e 80 ou
> mais)
> - Escolaridade (Nunca estudou - referência, Ens Fun, Ens Med,  Ens Sup)
> - Saúde (Excelente - referência, Muito Boa, Boa, Regular, Ruim)
> - Número Doenças Crônicas (Nenhuma - referência, Uma, Duas ou mais)
> - Automedicação (Não - referência, Sim)
>
> Importante dizer que tenho alta proporção de zeros na variável resposta:
> 371 zeros e 11 uns.
>
> *Tentei inicialmente a regressão de poisson da seguinte forma:*
> library(sandwich)
> library(lmtest)
> fit.poisson=glm(AVC~FE+Esc+Saude+NDC+Auto,data=dados,family=poisson)
> *Obtive a seguinte mensagem:*
> glm.fit: taxas ajustadas numericamente 0 ocorreu
>
> *Vi que o problema pode ser o excesso de zeros. Então, lendo algumas
> postagens aqui da lista tentei o seguinte:*
> library(pscl)
>
> fit.hurdle<-hurdle(AVC~FE+Esc+Saude+NDC+Auto,dist="poisson",zero.dist="poisson",data=dados)
> *Obtive a seguinte mensagem:*
> Warning messages:
> 1: glm.fit: fitted rates numerically 0 occurred
> 2: glm.fit: fitted rates numerically 0 occurred
> 3: In value[[3L]](cond) :
>   Lapack routine dgesv: system is exactly singular: U[7,7] = 0FALSE
> *Tentei então*
>
> fit.zeroinflPoisson<-zeroinfl(AVC~FE+Esc+Saude+NDC+Auto,dist="poisson",link="logit",data=dados)
> *Obtive a seguinte mensagem:*
> Warning messages:
> 1: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred
> 2: In value[[3L]](cond) :
>   sistema é computacionalmente singular: condição recíproca número =
> 8.9423e-20FALSE
>
> Não consigo encontrar uma saída. Alguém pode me dar uma dica?
> Agradeço imensamente.
> Atenciosamente,
>
> *Emerson*
> ,
>
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