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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Alexandre dos Santos
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