Olá Nicolay,<br><br>Como seus dados apresentam 0's e 1's acredito que modelos de regressão beta inflacionados possam lhe ajudar, porém não sei se existe algo implementado no R. Pesquise sobre isso.<br><br>Att, Eliardo.<br>
<br><div class="gmail_quote">Em 18 de outubro de 2012 11:45, Nicolay Cunha <span dir="ltr"><<a href="mailto:nicolaycunha@gmail.com" target="_blank">nicolaycunha@gmail.com</a>></span> escreveu:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">
<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><font color="#888888"><br>
Nicolay<span class="HOEnZb"><font color="#888888"><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></font></span></div><span class="HOEnZb"><font color="#888888"><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><br>_______________________________________________<br>
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Leia o guia de postagem (<a href="http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia" target="_blank">http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia</a>) e forneça código mínimo reproduzível.<br></blockquote></div><br>