Resumiu tudo. Passei por isto este semestre DIVERSAS VEZES. []s Leonard de Assis http://about.me/ldeassis Em 20/11/2012 19:08, Benilton Carvalho escreveu:
Infelizmente, estar publicado nao implica em estar correto. Por isso, a importancia do estatistico local.
2012/11/20 Alexandre Santos <alexandresantosbr@yahoo.com.br <mailto:alexandresantosbr@yahoo.com.br>>
Obrigado Benilton,
Mas o modelo parece estar correto, estou seguindo a metodologia empregada por Farhad et al. 2011 pag 2., Equação 1. (Foraging behavior of Praon Volucre .... doi: 10.1155/2011/868546).
Achei um erro no meu CMR que ficaria:
> # > ################################################################################################### > #Regressão logística entre a proporção de herbivoros predados e a densidade de herbivoros 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/dens~dens+I(dens^2)+I(dens^3),family="binomial") Mensagens de aviso perdidas: In eval(expr, envir, enclos) : #sucessos não-inteiro em um glm binomial! > summary(p.model1)
Call: glm(formula = pred/dens ~ dens + I(dens^2) + I(dens^3), family = "binomial")
Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -0.85240 -0.17292 -0.05812 0.19453 1.10008
Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) -5.744e-01 1.231e+00 -0.467 0.641 dens 2.238e-01 2.244e-01 0.997 0.319 I(dens^2) -8.846e-03 9.018e-03 -0.981 0.327 I(dens^3) 8.671e-05 9.154e-05 0.947 0.344
(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
Null deviance: 8.1347 on 49 degrees of freedom Residual deviance: 6.8751 on 46 degrees of freedom AIC: 67.087
Number of Fisher Scoring iterations: 4
> #
Mas é exatamente o seu exemplo que eu procurava, pois eu queria os coeficientes de P0, P1, P2 e P3, seguindo sua ajuda:
> naoPred<-dens-pred > p.model2<-glm(cbind(pred, naoPred)~poly(dens, 3, raw=TRUE), family='binomial') > summary(p.model2)
Call: glm(formula = cbind(pred, naoPred) ~ poly(dens, 3, raw = TRUE), family = "binomial")
Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -3.2393 -0.9997 -0.0732 0.9515 4.2567
Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) -8.399e-01 4.949e-01 -1.697 0.089672 . poly(dens, 3, raw = TRUE)1 2.688e-01 7.444e-02 3.611 0.000305 *** poly(dens, 3, raw = TRUE)2 -1.055e-02 2.755e-03 -3.828 0.000129 *** poly(dens, 3, raw = TRUE)3 1.033e-04 2.681e-05 3.853 0.000117 *** --- Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
Null deviance: 148.29 on 49 degrees of freedom Residual deviance: 121.77 on 46 degrees of freedom AIC: 280.61
Number of Fisher Scoring iterations: 4
> #
Obrigado pelas dicas e correções,
Alexandre
------------------------------------------------------------------------ *De:* Benilton Carvalho <beniltoncarvalho@gmail.com <mailto:beniltoncarvalho@gmail.com>> *Para:* r-br <r-br@listas.c3sl.ufpr.br <mailto:r-br@listas.c3sl.ufpr.br>>; Alexandre Santos <alexandresantosbr@yahoo.com.br <mailto:alexandresantosbr@yahoo.com.br>> *Enviadas:* Terça-feira, 20 de Novembro de 2012 16:30 *Assunto:* Re: [R-br] Dúvida em summary em regressão logística
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 <mailto: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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