Alexandre,

acho que vc chamou o modelo de forma errada.

deveria ser glm(cbind(evento,1-evento)~VA1+VA2+...VAp,data=dados,family=binomial(link = "logit"))

normalmente nos softwares o coeficiente resposta é o do modelo linear, como vc esta usando a funçao logit

log(P(X=evento)/P(X=nao evento))= beta0+beta1*X1+beta2*X2+...+betap*Xp


Abs.

Mas o Walmes provavelmente vai poder te responder melhor.

Abs

Vinicius Brito Rocha

Em 20 de novembro de 2012 16:49, Alexandre Santos <alexandresantosbr@yahoo.com.br> escreveu:
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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Vinicius Brito Rocha.
Estatístico e Atuário (IM / UFRJ)
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