Desdobrar as deviances tal como fazemos o desdobramento de somas de quadrados em modelos lineares gaussianos seria interessante mas eu acredito que os gráficos com os modelos ajutados (com bandas) já são suficientes para discutir os resultados. Isso é bem mais fácil de obter. Quando o leitor for ver os resultados ele vai gastar 5 segundos na tabela de desdobramento e 2 minutos vendo o seu gráfico. À disposição. Walmes. ========================================================================== Walmes Marques Zeviani LEG (Laboratório de Estatística e Geoinformação, 25.450418 S, 49.231759 W) Departamento de Estatística - Universidade Federal do Paraná fone: (+55) 41 3361 3573 skype: walmeszeviani homepage: http://www.leg.ufpr.br/~walmes linux user number: 531218 ========================================================================== 2013/9/23 ASANTOS <alexandresantosbr@yahoo.com.br>
Walmes,
Na verdade eu gostaria de saber quais tratamentos tiveram mesmo desempenho no tempo e representá-las através de curvas, mas não sei como lidar com a decomposição das somas de quadrados quando tenho duas distribuições (Poisson e Binomial), pois espero dois resultados: 1) Poisson: a quantidade de insetos representada para cada um dos tratamentos no tempo e; 2)Binomial: a ocorrência ou não dos insetos em cada um dos tratamentos no tempo. Teria alguma abordagem para sugerir?
Obrigado,
Alexandre
CRM:
## Desdobramento de dados com distribuição de Poisson inflacionado por zeros ---
require(pscl)
y1<- c(mapply(rpois, lambda=c(5,20,45), MoreArgs=list(n=400)))##Criação da variável resposta Poisson y2<- c(mapply(rbinom, size=c(1,0,0), prob=c(0.5,1,1), MoreArgs=list(n=200)))##Criação da variável resposta Binomial y<-c(y1,y2)
trat <- as.factor(gl(3,600)) ##Criação dos tratamentos
tempo<- as.factor(rep(gl(6,100),3)) ### Criação da variável tempo
dados<-as.data.frame(cbind(trat,tempo, y))
#------------------------------------------------------------------------------- # Análise de variância do dados inflacionados
summary(m1 <- zeroinfl(y ~ trat | tempo, data = dados)) ## Modelo completo
mnull <- update(m1, . ~ 1) ### Modelo nulo
pchisq(2 * (logLik(m1) - logLik(mnull)), df = 2, lower.tail = FALSE) ## Teste de Chi o modelo completo foi significativo
## Comparando com GLM Poisson sem inflação por zeros ---------------------------
summary(p1 <- glm(y ~ trat + tempo, family = poisson, data = dados))
##Teste de Vuong----------------------------------------------------------------
vuong(p1, m1) ## O GLM Poisson estava tão mal ajustado que o Poisson iflacionado é a única opção
#
## E agora, como desdobrar isto? Faço um desdobramento para parte de poisson e outra para parte binomial?
Em 23/09/2013 09:26, walmes . escreveu:
Antes de desdobrar a interação é preciso saber qual o objetivo da análise. É possível desdobrar de várias formas, fazendo contrastes específicos, comparações múltiplas. Eu gosto da abordagem de gráficos com os valores preditos (médias) e intervalos de confiança (ou bandas). Todavia existem pessoas da escola antiga que querer ver tabelas com letras ao lado de médias um em CV baixo, infelizmente.
À disposição. Walmes.
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