Agradeço a todos os comentários e ao Augusto por ajudar a explicar melhor todo o problema! Wagner, também sou bastante limitado em matemática por isso do tópico. Aqui estão os dados que estamos testando e o modelo. Ajuda sobre a melhor forma de análisa-los é muito bem vinda! Grato Nicolay _____________________________________________________________________________ #dados index<-c(0.749962502, 0.629968502, 0.990454495, 0.97559371, 0.959552189, 0.992212907, 0.991207709, 0.977094002, 0.960647357, 0.965756886, 0.710047142, 0.887653978, 0, 0.840074171, 0.991626994, 0.926527555, 0.855316235, 0.93723019, 0.779908921, 0.971128419, 0.84293306, 0.69501627, 0.927165576, 0.685086853, 0.97300735, 0, 0.985987221, 0, 0.856096633, 0, 0.749962502, 0.830983382, 0.868087428, 0, 0, 0.692213048, 0.746629335, 0.984632505, 0.969449446, 0.990320893, 0, 0, 0.793822786, 0.925777711, 0.832891421, 0.835937039, 0.083261143, 0.994466643, 0.990346881, 0.995345641, 0.995227688, 0.942101655, 0.987427629, 0.990576035, 0.926467349, 0.897074488, 0.534408541, 0.638856946, 0.996976761, 0.901154942, 0.464509646, 0.822662948, 0.963468058, 0.615255249, 0.884813406, 0.907454627, 0.950820473, 0.44401526, 0.952543568, 0.749516361, 0.691836864, 0.944174245, 0.983889943) periodicity<-structure(c(2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L), .Label = c("ephemerous", "permanent", "permanent_instable"), class = "factor") size<-c(1000, 200, 200, 2000, 100, 2000, 2000, 200, 200, 500, 100, 200, 25, 200, 50, 200, 100, 100, 100, 500, 100, 500, 100, 500, 500, 25, 200, 25, 100, 100, 25, 25, 200, 25, 25, 100, 200, 200, 500, 1000, 25, 50, 500, 500, 500, 100, 50, 500, 1000, 2000, 200, 2000, 2000, 500, 100, 50, 2000, 2000, 2000, 2000, 2000, 2000, 2000, 2000, 2000, 2000, 2000, 2000, 500, 50, 50, 50, 200) #modelo library(betareg) index[index=='1']<-0.9999 index[findex=='0']<-0.0001 evenn_logit<-betareg(index~log(size)+periodicity) coef(evenn_logit) summary(evenn_logit) 2012/10/19 Augusto Ribas <ribas.aca@gmail.com>
Mas um duvida que fiquei é a seguinte:
# par(mfrow=c(4,4))
for(i in 1:4) { for(j in 1:4) { hist(rbeta(1000,i,j),main= paste("shape1 =",i,"shape2 =",j),xlab="") função<-function(x) {dbeta(x,i,j)} curve(função(x)*100,0,1,add=T,lwd=2,col="red") } } #
Olhando o grafico acima, da pra comparar com como esta a distribuição dos dados e pensar num chute bom para o start, que da pra inserir pelo betareg.control(). Mas eu tenho dificuldade com matematica e não consegui fazer as estimativas de média e phi que ele estima no ajuste3 voltar a ser o valores que usei no shape1 e shape2 pra gerar os dados em rbeta(). O autor explica na parte 2 do artigo mas eu não entendi.
Em 19 de outubro de 2012 16:06, Wagner Bonat <wbonat@gmail.com> escreveu:
Existe uma correção de borda para isto que funciona bem. O seu problema não parece ser com relação diretamente a isso, a mensagem diz respeito ao processo de maximização numerica, o betareg usa um esquema de busca de valores iniciais automatica quando esse procedimento não funciona ele solta a msg. Faz um ajuste preliminar e usa as estimativas deste ajuste novamente como chute inicial e verifique se os resultados estão sensíveis a isso. Vc pode disponibilizar seus dados ?
-- Wagner Hugo Bonat LEG - Laboratório de Estatística e Geoinformação UFPR - Universidade Federal do Paraná
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-- Grato Augusto C. A. Ribas
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-- Nicolay Leme da Cunha Biólogo, Mestre, Doutorando em Ecologia e Conservação Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, 79070-900 Campo Grande, MS, Brasil E-mail: nicolaycunha@gmail.com lattes.cnpq.br/5916316648872099