oi Diego,<div>Não valeria a pena padronizar o esforço amostral ANTES da análise, com rarefação ou sample-based rarefação? </div><div>abraços,</div><div>Adriano</div><div class="gmail_extra"><br><br><div class="gmail_quote">

Em 1 de novembro de 2012 18:53, Diego Pujoni <span dir="ltr"><<a href="mailto:diegopujoni@gmail.com" target="_blank">diegopujoni@gmail.com</a>></span> escreveu:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">

Olá Pessoal, possuo uma variável preditora que é o número de espécies exóticas de peixes encontrados no lago i. Entretanto, para cada lago, eu possuo um esforço amostral diferente, isto é, existem lagos que foram amostrados apenas uma vez e lagos que foram amostrados 10 vezes. De forma que eu possuo uma incerteza maior para o lago que só foi amostrado uma única vez. Gostaria de incluir estas incertezas no ajuste e tentei utilizar o argumento "weights". Entretanto a escala dos meus pesos influencia muito o desvio residual. Existe uma forma correta para especificar estes pesos?<div>


<br></div><div>Obrigado</div><div><br></div><div><div>Sp = c(2,2,3,2,2,4,0,0,3,3,0,1,5,2,3,2,0,2,3)</div><div>Peso = c(8,8,10,8,8,10,8,8,10,10,1,1,2,1,1,1,2,1,1)</div><div>Var1 = c(1.48,1.65,2.50,2.20,1.48,2.29,2.83,3.59,2.29,1.65,2.70,4.94,</div>


<div><span style="white-space:pre-wrap">          </span>3.96,15.30,1.01,1.01,0.51,1.79,1.79)</div><div>Var2 = c(1.48,0.00,0.00,0.00,0.00,0.00,2.83,3.59,0.00,0.00,14.99,4.94,</div><div><span style="white-space:pre-wrap">                </span>0.00,15.30,0.00,0.00,0.51,0.00,0.00)</div>


<div><br></div><div>GLM = glm(Sp~Var1+Var2-1,family=poisson)</div><div>summary(GLM)</div><div>GLM1 = glm(Sp~Var1+Var2-1,weights = Peso, family=poisson)</div><div>summary(GLM1)</div><div><br></div><div><div> <br></div>                                               Diego PJ<br>



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