<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.0 Transitional//EN">
<HTML><HEAD>
<META content="text/html; charset=iso-8859-1" http-equiv=Content-Type>
<META name=GENERATOR content="MSHTML 8.00.6001.23520">
<STYLE></STYLE>
</HEAD>
<BODY>
<DIV><FONT size=2></FONT><FONT color=#0000ff face=Arial>Não estão sendo
encontrados os objetos 'm1' e 'época'</FONT></DIV>
<DIV><FONT face=Arial><BR><FONT size=2></FONT></FONT></DIV><FONT size=2
face=Arial>Bom dia
Pessoal,<BR><BR> Estou quebrando
a cabeça para tentar desdobrar interações em <BR>dados com distribuição de
Poisson inflacionada por zeros, na verdade é <BR>uma situação muito recorrente
em entomologia, onde em algumas situações <BR>temos zero insetos e em outras
muitos, considerando-se dados de <BR>contagens. Fiz uma pequena simulação abaixo
para ilustrar o problema <BR>(Variáveis observadas Trat e Epoca e variável
resposta y), se acho um <BR>modelo significativo que tem uma parte com
distribuição de Poisson e <BR>outra com Binomial, como faço o desdobramento? Uma
para cada <BR>distribuição ou tem alguma abordagem diferente? Segue CRM
abaixo:<BR><BR>## Desdobramento de dados com distribuição de Poisson
inflacionado por <BR>zeros ---<BR><BR>require(pscl)<BR><BR>y1<-
c(mapply(rpois, lambda=c(5,20,45), MoreArgs=list(n=400)))##Criação <BR>da
variável resposta Poisson<BR>y2<- c(mapply(rbinom, size=c(1,0,0),
prob=c(0.5,1,1), <BR>MoreArgs=list(n=200)))##Criação da variável resposta
Binomial<BR>y<-c(y1,y2)<BR><BR>trat <- as.factor(gl(3,600)) ##Criação dos
tratamentos<BR><BR>tempo<- as.factor(rep(gl(6,100),3)) ### Criação da
variável tempo<BR><BR>dados<-as.data.frame(cbind(trat,tempo,
y))<BR><BR>#-------------------------------------------------------------------------------<BR>#
Análise de variância do dados inflacionados<BR><BR>summary(m1 <- zeroinfl(y ~
trat | epoca, data = dados)) ## Modelo completo<BR><BR>mnull <- update(m1, .
~ 1) ### Modelo nulo<BR><BR>pchisq(2 * (logLik(m1) - logLik(mnull)), df = 2,
lower.tail = FALSE) ## <BR>Teste de Chi o modelo completo foi
significativo<BR><BR>## Comparando com GLM Poisson sem inflação por zeros
<BR>---------------------------<BR><BR>summary(p1 <- glm(y ~ trat + epoca,
family = poisson, data = dados))<BR><BR>##Teste de
<BR>Vuong----------------------------------------------------------------<BR><BR>vuong(p1,
m1) ## O GLM Poisson estava tão mal ajustado que o Poisson <BR>iflacionado é a
única opção<BR><BR>#<BR><BR>## E agora, como desdobrar isto? Faço um
desdobramento para parte de <BR>poisson e outra para parte
binomial?<BR><BR>Obrigado,<BR><BR>--
<BR>======================================================================<BR>Alexandre
dos Santos<BR>Proteção Florestal<BR>IFMT - Instituto Federal de Educação,
Ciência e Tecnologia de Mato Grosso<BR>Campus Cáceres<BR>Caixa Postal
244<BR>Avenida dos Ramires, s/n<BR>Bairro: Distrito Industrial<BR>Cáceres -
MT
CEP: 78.200-000<BR>Fone: (+55) 65 8132-8112 (TIM) (+55) 65 9686-6970
(VIVO)<BR>e-mails:alexandresantosbr@yahoo.com.br<BR>
</FONT><A href="mailto:alexandre.santos@cas.ifmt.edu.br"><FONT size=2
face=Arial>alexandre.santos@cas.ifmt.edu.br</FONT></A><BR><FONT size=2
face=Arial>Lattes: </FONT><A href="http://lattes.cnpq.br/1360403201088680"><FONT
size=2
face=Arial>http://lattes.cnpq.br/1360403201088680</FONT></A><BR></BODY></HTML>