Com relação ao ponto máximo, você pode utilizar um termo quadrático: n.insetos ~ temp + I(temp ^ 2) Abordagens mais sofisticadas (que vão comer mais graus de liberdade) incluem splines ou polinômios fracionários. Com relação à sobredispersão, você pode especificar a família "quasipoisson" em vez de "poisson", para ajustar os intervalos de confiança. (Ou claro, identificar outros motivos para a sobredispersão, como variáveis relevantes faltantes.) -- Leonardo Ferreira Fontenelle http://lattes.cnpq.br/9234772336296638 Em Sáb 24 jan. 2015, às 12:46, ASANTOS escreveu:
Bom dia Pessoal,
Estou com problemas no ajuste de um modelo GLM de Poisson, trata-se de uma relação entre número de insetos (n.insetos) com a temperatura (temp). O ajuste usando o modelo GLM de Poisson (mod.1) não parece ser o mais adequado e demonstra sobredispersão, além que a interpretação da curva do ponto de vista biológico não é realistica, pois eu teria que ter uma curva que aumenta com a temperatura, chega a um ponto ótimo e diminui, como uma equação de 2º grau, porém o modelo de Poisson que utilizei não faz isto, por isso pergunto, existe alguma sugestão de como eu poderia ajustar dados dessa natureza com mais semelhança biológica com o fenômeno observado? Segue CRM como exemplo:
##Dados artificias # Número de indivíduos n.insetos<-c(rpois(10,lambda=5),rpois(10,lambda=8),rpois(10,lambda=20),rpois(10,lambda=30),rpois(10,lambda=7),rpois(10,lambda=5)) #Temperatura temp<- c(rnorm(10,10,0.1),rnorm(10,15,0.1),rnorm(10,22,0.1),rnorm(10,24,0.1),rnorm(10,28,0.1),rnorm(10,32,0.1)) # #Visualiza o comportamentos das variáveis plot(temp,n.insetos) #Ajuste por GLM de Poisson mod.1<-glm(n.insetos~temp, family="poisson") summary(mod.1) anova(mod.1, test="Chi")## Anova #Representação do modelo a<-mod.1$coeff[1]###Coeficiente a b<-mod.1$coeff[2] ###Coeficiente b x<-seq(5,38,1) curve(exp(a+b*x),lty=1, add=T) #
Obrigado,
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