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
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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 Email: rodrigo.plei@gmail.com ; ocersm@lycos.com; rsmartins@usp.br
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