Se você exponenciar os parâmetros, vai encontrar a razão (de taxa, de proporção...) em relação ao nível de referência de cada cada variável. Leonardo Ferreira Fontenelle[1] Em Qui 19 mar. 2015, às 15:15, ana paula coelho madeira escreveu:
Boa tarde!
Tenho um experimento que visa analisar como transgenia e controle químico (tratamentos) afetam número de parasitóides (Chelonus).
Construí o modelo:
m1<-glm.nb(n_parasit_Chelonus~trat)
summary(m1)
Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) 2.54553 0.16046 15.864 < 2e-16 *** tratC -0.24295 0.23851 -1.019 0.3084 tratD 0.17905 0.21973 0.815 0.4152 tratF -21.84812 4713.30843 -0.005 0.9963 tratG 0.46262 0.21032 2.200 0.0278 * tratI -1.22378 0.31394 -3.898 9.69e-05 *** tratJ 0.12862 0.22165 0.580 0.5617 tratL -21.84812 4713.30843 -0.005 0.9963 tratM -0.40547 0.24759 -1.638 0.1015 tratN 0.28768 0.21586 1.333 0.1826 tratP -3.23868 0.72931 -4.441 8.96e-06 *** tratQ -0.04001 0.22868 -0.175 0.8611 tratS -21.84812 4713.30843 -0.005 0.9963 --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
(Dispersion parameter for Negative Binomial(40.7143) family taken to be 1)
Null deviance: 376.329 on 51 degrees of freedom Residual deviance: 39.605 on 39 degrees of freedom AIC: 234.09
Como posso interpretar esses resultados?
Agradeço pela ajuda.
Ana _________________________________________________ R-br mailing list R-br@listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível.
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