<div class="gmail_quote">Olá a todos,<br><br>Tenho uma variável dependente (Y) que varia de 0 a 1 e quero testar em relação a duas variáveis categóricas (X1 com três níveis e X2 com 7 níveis). A categórica X2 transformo em números para ganhar graus de liberdade.<br>

<br>Os dados não atendem nenhum tipo de premissa de linearidade, portanto tive que buscar outras alternativas para analisa-los.<br>Ao estudar sobre a melhor forma de ajustar esses dados, encontrei o artigo (<a href="http://cran.r-project.org/web/packages/betareg/vignettes/betareg.pdf" target="_blank">http://cran.r-project.org/web/packages/betareg/vignettes/betareg.pdf</a>) sobre o tema, e os exemplos dados aparentam encaixar com o meu caso.<br>

<br><br>No entanto meu Y tem valores inteiros (0 e 1) e a distribuiçãoa aparenta não aceitar isso, para tal transformei todos os 0s em 0.0001 e 1s em 0.9999.  Ainda tenho dúvidas sobre a interpretação dos dados (inclusive o papel do phi), utilização e escolha da melhor forma de gerar o modelo da forma que estou propondo, logo gostaria de sugestões e orientações sobre como proceder com essas análises. <br>

<br><br>Abaixo um CMR com um exemplo do que estou fazendo onde aparece uma mensagem de aviso perdida ao estimar o modelo.<br><br><br><b>"In betareg.fit(X, Y, Z, weights, offset, link, link.phi, type, control) :<br>  no valid starting value for precision parameter found, using 1 instead"</b><br>

<br>#############################################################################<br><br>X1<-factor(rep(c("A", "B", "C"),50)) ## categoria 1<br>X2<- rep(sample(1:7), len=150 ) ## categoria 2<br>

Y<-rep(sample(0:100)/100, len=150) ## minha variável dependente em proporção<br>Y[Y=='1']<-0.99999 # transformo 1 em 0.99999 pois a distribuição beta não aceita 0 e 1, somente o intervalo entre eles<br>Y[Y=='0']<-0.00001 # transformo 0 em 0.00001<br>

<br>library(betareg)<br>beta1<-betareg(Y~X1+X2, link="loglog")<br>coef(beta1)<br>summary(beta1)<br><br>beta2<-betareg(Y~X1+X2|X2, link="loglog") ## adicionando X2 como um regressor adicional<br>
coef(beta2)<br>
summary(beta2)<br><br>AIC(beta1, beta2,  k = log(nrow(data.frame(X1,X2,Y))))<br><br>##############################################################################<br><br><br><br>Agradeço a ajuda!<span class="HOEnZb"><font color="#888888"><br>
Nicolay<br><br><br><br>
<br><br><br clear="all"><br>-- <br>Nicolay Leme da Cunha<br><br>Biólogo, Mestre, Doutorando em Ecologia e Conservação<br>Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, 79070-900<br>Campo Grande, MS, Brasil<br>E-mail: <a href="mailto:nicolaycunha@gmail.com" target="_blank">nicolaycunha@gmail.com</a><div>

<a href="http://lattes.cnpq.br/5916316648872099" target="_blank">lattes.cnpq.br/5916316648872099</a> </div><br>
</font></span></div><br><br clear="all"><br>-- <br>Nicolay Leme da Cunha<br><br>Biólogo, Mestre, Doutorando em Ecologia e Conservação<br>Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, 79070-900<br>Campo Grande, MS, Brasil<br>
E-mail: <a href="mailto:nicolaycunha@gmail.com" target="_blank">nicolaycunha@gmail.com</a><div><a href="http://lattes.cnpq.br/5916316648872099" target="_blank">lattes.cnpq.br/5916316648872099</a> </div><br>