
Seu exemplo nao e' reproduzivel e seu modelo nao esta' correto. Consulte seu estatistico local para esclarecimentos mais detalhados. Uma regressao logistica modela a probabilidade de sucesso dado um conjunto de covariaveis. No seu caso, "sucesso" (para o predador) parece ser o herbivoro ser predado. Dito isso, se "naoPred" fosse o numero de herbivoros que nao foram predados, a especificacao do seu modelo seria glm(cbind(pred, naoPred)~poly(dens, 3, raw=TRUE), family='binomial') Se vc usar a representacao na escala probalistica (note que faltam uns parenteses na sua representacao): Prob(Sucesso) = exp(P0+P1*N+P2*N^2+P3*N^3)/(1+exp(P0+P1*N+P2*N^2+P3*N^3)) o resultado do summary (os coeficiences) mostrado(s) representa(m) respectivamente P0, P1, P2 e P3. b 2012/11/20 Alexandre Santos <alexandresantosbr@yahoo.com.br>
Boa tarde Pessoal, Estou ajustando uma regressão logística e me deparei com a seguinte dúvida:
################################################################################################### #Regressão logística entre a proporção de herbívoros predados e a densidade de herbívoros oferecidos # pred<-c(1,2,2,3,1,4,2,3,2,3,5,6,5,5,3,7,7,6,2 ,3,15,12,14,12,11,11,11,13,13,13,18,14,27,26 ,17,18,20,22,10,15,29,30,36,40,23,50,30,40,29,52)##Número de herbívoros predados dens<-sort(rep(2^(2:6),10))#### Densidade de herbivoros oferecidos ## ##Regressão pred/dens = exp(P0+P1*N+P2*N^2+P3*N3)/1+ exp(P0+P1*N+P2*N^2+P3*N3) p.model1<-glm(pred/par~dens+I(dens^2)+I(dens^3),family="binomial") summary(p.model1) #
Minha dúvida é se o coeficiente linear que aparece no summary esta transformado em exp(x)/1+exp(x) ou trata-se do valor sem transformação?
Obrigado,
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