Tem o dataset deste exemplo?

Emerson, segue um exemplo sem erro:

> a1=glm(ce~fx+pp+di+sx+tb+hf,family="poisson"(link="log"))
> summary(a1,cor=F)

Call:
glm(formula = ce ~ fx + pp + di + sx + tb + hf, family = poisson(link = "log"))

Deviance Residuals:
   Min      1Q  Median      3Q     Max 
-1,406  -0,864  -0,703   0,593   1,576 

Coefficients:
            Estimate Std. Error z value         Pr(>|z|)   
(Intercept)   -1,399      0,196   -7,14 0,00000000000094 ***
fx             0,455      0,211    2,16            0,031 * 
pp             0,518      0,263    1,97            0,049 * 
di             0,414      0,207    2,00            0,046 * 
sx             0,287      0,202    1,42            0,156   
tb            -1,177      1,009   -1,17            0,243   
hf            -0,338      0,421   -0,80            0,423   
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0,001 ‘**’ 0,01 ‘*’ 0,05 ‘.’ 0,1 ‘ ’ 1

(Dispersion parameter for poisson family taken to be 1)

    Null deviance: 183,26  on 250  degrees of freedom
Residual deviance: 160,98  on 244  degrees of freedom  #### Aqui Residual deviance não é maior do que os graus de liberdade (sugere não haver overdispersion)
  (16 observations deleted due to missingness)
AIC: 383

Number of Fisher Scoring iterations: 5

#Razões de prevalências

> exp(a1$coefficients)
(Intercept)          fx          pp          di          sx          tb          hf
    0,24673     1,57594     1,67850     1,51360     1,33183     0,30818     0,71343
> exp(confint(a1)) # 95% CI for exponentiated coefficients
Waiting for profiling to be done...
               2,5 %  97,5 %
(Intercept) 0,165063 0,35644
fx          1,035317 2,36868
pp          0,975754 2,74838
di          1,015014 2,29550
sx          0,890559 1,97234
tb          0,017425 1,39886
hf          0,278106 1,49427


# Verificando fator de inflação das variancia

> vif(a1)

    fx     pp     di     sx     tb     hf
1,0911 1,0722 1,0131 1,0238 1,0084 1,0040
> sqrt(vif(a1))
    fx     pp     di     sx     tb     hf
1,0446 1,0355 1,0065 1,0118 1,0042 1,0020
> sqrt(vif(a1)) > 2
   fx    pp    di    sx    tb    hf
FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE

# Análise de residuos studentizados
> #residuos
> library(MASS)
> sresid
> mean(sresid)
[1] 0,00022105
> var(sresid)
[1] 1,0093
>

#variável dependente
> tab(ce)
  freq.abs freq.rel
0      149     58,9
1      104     41,1
Total:  253

Mauricio Cardeal
UFBA

Em 19/04/2016 22:00, Emerson Cotta Bodevan escreveu:
Prezados...
Executei o comando sugerido pelo Mauricio

mod1<-glm(PoliFar~ClassEco+Educ,family="poisson"(link="log"),data=dmha2)

 e estou encontrando a seguinte mensagem de erro

Error in if (any(y < 0)) stop("negative values not allowed for the 'Poisson' family") : valor ausente onde TRUE/FALSE necessário
Além disso: Warning message:
In Ops.factor(y, 0) : ‘<’ not meaningful for factors

Meus dados estão no seguinte formato: (data frame dmha2):
ClassEco     Educ     PoliFar
A                 0-2         S
D-E              3-5         N
B                 12+         S
A                 6-8          S
C                 9-11         N
D-E              0-2          S
...                 ...          ...

Vocês sabem o que está errado?
Att.,


Emerson

Em 19 de abril de 2016 19:03, Emerson Cotta Bodevan <bodevan.ec@gmail.com> escreveu:
Obrigado Mauricio.
Vou executar aqui.
Att.,
 


Emerson

Em 19 de abril de 2016 19:01, Mauricio Cardeal <mcardeal2010@gmail.com> escreveu:
Emerson, você pode tentar assim:

modelo=glm(variavel dependente ~ variaveis independentes,family="poisson"(link="log"))
exp(modelo$coefficients)
summary(modelo)

Para os intervalos de confiança use a função confint:

exp(confint(modelo)) # 95% CI for exponentiated coefficients

Mauricio Cardeal
UFBA


Em 19/04/2016 18:37, Emerson Cotta Bodevan escreveu:
Olá Marco!
Obrigado pela dica. Depois de ler as referências e sugestões, vi que (apesar de minha resposta ser dicotômica) , como meu estudo é transversal, o melhor é usar a Regressão de Poisson com variância Robusta.
A dica do Maurício Cardeal. Agora... como construo o IC da Razão de Prevalência?
Agradeço a todos.


Emerson

Em 19 de abril de 2016 17:22, Marco Nunes <nunes.ma@outlook.com> escreveu:
Olá Emerson

O uso da razão de prevalência na regressão logística já foi reapondido.
Para o cálculo de razão de prevalência (assim como risco relatico e razão de odds também) utilizo o pacote "epiR".
Encaminho um tutorial abaixo.


# Exemplo de utilização do epi.2by2 para calculo da razão de prevalencia

library(epiR)

dat rownames(dat) colnames(dat) dat
epi.2by2(dat = as.table(dat), method = "cross.sectional", conf.level = 0.95, units = 100,  homogeneity = "breslow.day", outcome = "as.columns")


Prof. Dr. Marco Antonio Prado Nunes
Departamento de Medicina/UFS


Date: Sat, 9 Apr 2016 15:49:02 -0300
From: bodevan.ec@gmail.com
To: r-br@listas.c3sl.ufpr.br
Subject: Re: [R-br] Razão de prevalência


Obrigado César.
Vou verificar.
Abraço,


Emerson

Em 8 de abril de 2016 14:30, Cesar Rabak <cesar.rabak@gmail.com> escreveu:
Olá Emerson,
 
Embora a referência apresentada pelo Leonardo seja recente e interessante, pode acontecer que devido a exigências do veículo que você publicará, orientação ou chefia, o cálculo tenha que seguir com a RL regular para os IC da RP.
 
Nesse caso, recomendo a leitura de um artigo mais "clássico" e que tem boas referências e código e R: http://www.scielo.br/pdf/csp/v31n3/0102-311X-csp-31-03-00487.pdf
 
HTH
--
Cesar Rabak

2016-04-07 15:21 GMT-03:00 Emerson Cotta Bodevan <bodevan.ec@gmail.com>:
Prezados, boa tarde.
Estou usando regressão logística, tendo como resposta a ocorrência ou não de uma doença comum (alta prevalência).
Como calcular a razão de prevalência e seus intervalos de confiança? Estudo transversal.
Algum pacote adequado?
Agradeço qualquer ajuda.

Emerson
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