Prezados, boa tarde. Estou com dificuldade para cálculo de Razão de Prevalência, com respectivos IC95% para meus dados. Meus dados estão com a seguinte estrutura: Variável resposta: - ocorrência de AVC (0: Não, 1: Sim) Variáveis independentes: - Faixa Etária (18 a 28 - referência, 29 a 39, 40 a 59, 60 a 79 e 80 ou mais) - Escolaridade (Nunca estudou - referência, Ens Fun, Ens Med, Ens Sup) - Saúde (Excelente - referência, Muito Boa, Boa, Regular, Ruim) - Número Doenças Crônicas (Nenhuma - referência, Uma, Duas ou mais) - Automedicação (Não - referência, Sim) Importante dizer que tenho alta proporção de zeros na variável resposta: 371 zeros e 11 uns. *Tentei inicialmente a regressão de poisson da seguinte forma:* library(sandwich) library(lmtest) fit.poisson=glm(AVC~FE+Esc+Saude+NDC+Auto,data=dados,family=poisson) *Obtive a seguinte mensagem:* glm.fit: taxas ajustadas numericamente 0 ocorreu *Vi que o problema pode ser o excesso de zeros. Então, lendo algumas postagens aqui da lista tentei o seguinte:* library(pscl) fit.hurdle<-hurdle(AVC~FE+Esc+Saude+NDC+Auto,dist="poisson",zero.dist="poisson",data=dados) *Obtive a seguinte mensagem:* Warning messages: 1: glm.fit: fitted rates numerically 0 occurred 2: glm.fit: fitted rates numerically 0 occurred 3: In value[[3L]](cond) : Lapack routine dgesv: system is exactly singular: U[7,7] = 0FALSE *Tentei então* fit.zeroinflPoisson<-zeroinfl(AVC~FE+Esc+Saude+NDC+Auto,dist="poisson",link="logit",data=dados) *Obtive a seguinte mensagem:* Warning messages: 1: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred 2: In value[[3L]](cond) : sistema é computacionalmente singular: condição recíproca número = 8.9423e-20FALSE Não consigo encontrar uma saída. Alguém pode me dar uma dica? Agradeço imensamente. Atenciosamente, *Emerson*