Como eu nao consegui encontrar a referencia citada e tambem nao  tenho
Excel, nao sei comparar uma coisa com outra.

Posso dizer, entretanto, que o conceito de offset no R (conforme sua
aplicacao), resume-se ao fato de passar para o algoritmo do ajuste o
fato de que voce conhece algumas coisas a priori.

Por exemplo, se vc fizer:

set.seed(1)
x = runif(100)
y = 2+3*x+rnorm(100, sd=.3)

e ajustar o modelo de regressao:

summary(lm(y~x))

vc vera que os coeficientes ajustados sao bem proximos dos valores que
usei para simular.

Mas, dai, suponha que usando estudos anteriores e outros
conhecimentos, vc esteja confortavel em dizer que o coeficiente
angular da reta de regressao seja 2.5... Entao vc pode ajustar o
modelo usando este conhecimento previo:

summary(lm(y~x+offset(2.5*x)))

(note o valor do coeficiente para 'x'... e compare com o do primeiro
modelo apos subtrair 2.5)

Agora, se o Excel e o artigo que vc menciona fazem isso, entao estamos
todos "na mesma pagina"....

b

Em 7 de maio de 2013 11:59, Rodrigo Plei <rodrigo.plei@gmail.com> escreveu:

> Prezados,
>
> Estou utilizando a função offset para tesar se o coeficiente angular (b) de
> uma regressão linear simples:
>
> mod1 <- lm(y ~ x+offset(x))
>
> Ocorre que fiz esse mesmo teste no Excel utilizando a fórmula disponível em
> Zar (5th Edition, 2010, pág. 342), e estou obtendo um valor diferente de p.
>
> Estou confuso em qual resultado confiar. Imagino que a função offset faça o
> mesmo tipo de teste t descrito em Zar (2010), pois não?
>
> Agradeço desde logo pelos eventuais esclarecimentos!
>
> Rodrigo
>
>
> --
> =8-->=8-->=8-->=8-->=8-->=8-->=8-->=8-->=8-->=8-->=8-->=8-->
>
> Rodrigo Silvestre Martins, PhD
> Bolsista FAPESP Pós-Doutorado
>
> Laboratório de Ecossistemas Pesqueiros (LabPesq)
> Universidade de São Paulo, Instituto Oceanográfico
> Praça do Oceanográfico, 191. Cidade Universitaria (sala 107-A/B)
> Butantã - São Paulo/SP, Brasil
> 05508-900
> Tel: +55 11 3091 6549
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> CV Lattes: http://lattes.cnpq.br/5350064124902777
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> Google Scholar:
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