Caroline,<div><br></div><div>Para obter a anova desse seu modelo você procede:</div><div><br></div><div>> anova(m1)</div><div><br></div><div>De modo análogo ao usual com lm() ou aov().</div><div><br></div><div>Quanto a equação ajustada lembre-se que os glm envolvem uma função de ligação, que no caso canônico da binomial (default do erro é a "logit").</div>
<div><br></div><div>Assim os parâmetros para você construir sua equação ajustada vem desses coeficientes que aparecem do summary (intercept, altura, ...). Mas como eu disse você tem observar que como saem, essas estimativas devem passar pela função inversa da logit para você obter seus dados preditos!</div>
<div><br></div><div>att,</div><div>FH<br><br><div class="gmail_quote">2012/1/17 Caroline Figueiredo <span dir="ltr"><<a href="mailto:cfigueiredo1002@gmail.com">cfigueiredo1002@gmail.com</a>></span><br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">
<p class="MsoNormal">Olá pessoal, </p>
<p class="MsoNormal">Estou com uma dúvida, que na verdade deve ser bem ridícula,
mas realmente não sei a resposta. A questão é a seguinte:</p>
<p class="MsoNormal">Tenho dados binários como variável resposta ( 1 – vivo; 0
- morto), e variáveis contínuas
como explicativas, e vi no The R book do
Crawley que poderia usar GLM para construir um modelo, tendo binomial como
família. Usei o seguinte código (os valores são fictícios, pois li meus dados
direto da tabela, pois são muitas linhas).</p>
<p class="MsoNormal">status<-c(0,1,0,1,1,1,1,1,0,1)</p>
<p class="MsoNormal">altura<-c(2.2,1.3,4.5,6.7,1.3,4.5,1.2,2.0,7.8,1.2)</p>
<p class="MsoNormal">newy<-c(5.5,1.2,7.8,1.4,1.3,2.3,3.2,1.3,6.7,1.4)</p>
<p class="MsoNormal">m1<-glm(status~altura+newy+altura*newy, binomial)</p>
<p class="MsoNormal">E o summary deu isso:</p>
<p class="MsoNormal" style="margin-bottom:0.0001pt"><span style="font-size:10pt;font-family:'DejaVu Sans Mono'"><br>
<br>
</span></p>
<p class="MsoNormal" style="margin-bottom:0.0001pt"><span lang="EN-US" style="font-size:10pt;font-family:'DejaVu Sans Mono'">Call:</span></p>
<p class="MsoNormal" style="margin-bottom:0.0001pt"><span lang="EN-US" style="font-size:10pt;font-family:'DejaVu Sans Mono'">glm(formula = status ~ altura + newy + altura * newy, family = binomial)</span></p>
<p class="MsoNormal" style="margin-bottom:0.0001pt"><span lang="EN-US" style="font-size:10pt;font-family:'DejaVu Sans Mono'"> </span></p>
<p class="MsoNormal" style="margin-bottom:0.0001pt"><span lang="EN-US" style="font-size:10pt;font-family:'DejaVu Sans Mono'">Deviance Residuals: </span></p>
<p class="MsoNormal" style="margin-bottom:0.0001pt"><span lang="EN-US" style="font-size:10pt;font-family:'DejaVu Sans Mono'"> Min 1Q
Median 3Q Max
</span></p>
<p class="MsoNormal" style="margin-bottom:0.0001pt"><span style="font-size:10pt;font-family:'DejaVu Sans Mono'">-3.3122 0.1586
0.1969 0.2486 0.6394
</span></p>
<p class="MsoNormal" style="margin-bottom:0.0001pt"><span style="font-size:10pt;font-family:'DejaVu Sans Mono'"> </span></p>
<p class="MsoNormal" style="margin-bottom:0.0001pt"><span lang="EN-US" style="font-size:10pt;font-family:'DejaVu Sans Mono'">Coefficients:</span></p>
<p class="MsoNormal" style="margin-bottom:0.0001pt"><span lang="EN-US" style="font-size:10pt;font-family:'DejaVu Sans Mono'"> Estimate Std. Error z
value Pr(>|z|) </span></p>
<p class="MsoNormal" style="margin-bottom:0.0001pt"><span style="font-size:10pt;font-family:'DejaVu Sans Mono'">(Intercept) 0.24827
0.52797 0.470 0.63818
</span></p>
<p class="MsoNormal" style="margin-bottom:0.0001pt"><span style="font-size:10pt;font-family:'DejaVu Sans Mono'">altura 0.80654 0.20006
4.032 5.54e-05 ***</span></p>
<p class="MsoNormal" style="margin-bottom:0.0001pt"><span style="font-size:10pt;font-family:'DejaVu Sans Mono'">newy 0.23918 0.05101
4.689 2.74e-06 ***</span></p>
<p class="MsoNormal" style="margin-bottom:0.0001pt"><span lang="EN-US" style="font-size:10pt;font-family:'DejaVu Sans Mono'">altura:newy -0.04578
0.01753 -2.611 0.00903 ** </span></p>
<p class="MsoNormal" style="margin-bottom:0.0001pt"><span lang="EN-US" style="font-size:10pt;font-family:'DejaVu Sans Mono'">---</span></p>
<p class="MsoNormal" style="margin-bottom:0.0001pt"><span lang="EN-US" style="font-size:10pt;font-family:'DejaVu Sans Mono'">Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’
0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 </span></p>
<p class="MsoNormal" style="margin-bottom:0.0001pt"><span lang="EN-US" style="font-size:10pt;font-family:'DejaVu Sans Mono'"> </span></p>
<p class="MsoNormal" style="margin-bottom:0.0001pt"><span lang="EN-US" style="font-size:10pt;font-family:'DejaVu Sans Mono'">(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)</span></p>
<p class="MsoNormal" style="margin-bottom:0.0001pt"><span lang="EN-US" style="font-size:10pt;font-family:'DejaVu Sans Mono'"> </span></p>
<p class="MsoNormal" style="margin-bottom:0.0001pt"><span lang="EN-US" style="font-size:10pt;font-family:'DejaVu Sans Mono'"> Null deviance: 1705.0 on 7191
degrees of freedom</span></p>
<p class="MsoNormal" style="margin-bottom:0.0001pt"><span lang="EN-US" style="font-size:10pt;font-family:'DejaVu Sans Mono'">Residual deviance: 1610.4 on
7188 degrees of freedom</span></p>
<p class="MsoNormal" style="margin-bottom:0.0001pt"><span lang="EN-US" style="font-size:10pt;font-family:'DejaVu Sans Mono'">AIC: 1618.4</span></p>
<p class="MsoNormal" style="margin-bottom:0.0001pt"><span lang="EN-US" style="font-size:10pt;font-family:'DejaVu Sans Mono'"> </span></p>
<p class="MsoNormal" style="margin-bottom:0.0001pt"><span lang="EN-US" style="font-size:10pt;font-family:'DejaVu Sans Mono'">Number of Fisher Scoring iterations: 7</span></p>
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"> </span></p>
<p class="MsoNormal">Minha dúvida é a seguinte: Qual é a equação ajustada para
esse modelo? P. ex., se fosse uma regressão linear o modelo seria y~x, e a
equação y=a + bx, mas e para esse modelo?</p>
<p class="MsoNormal">A outra dúvida é se poderia fazer uma anova para comparar
esse modelo com o modelo nulo, e qual teste poderia usar, pois no exemplo do
livro ele usa o test= chi, porém está comparando dois modelos diferentes, e queria saber se posso usar para comparar
com o modelo nulo também. Bem é isso pessoal, espero que possam me ajudar.</p>
<p class="MsoNormal">Obrigada, </p>
<p class="MsoNormal">Carol Figueiredo</p>
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