Jefferson, Antes de discutir "lacunas em conhecimento estatístico", pergunto: por que razão essa forma específica de regressão é mais adequada ao seu problema? Se a estatística (seja ela qui-quadrado, escore z, etc.), e por conseguinte o valor-p dá próximo de zero, você entende o que significa em outras regressões? Você já entendeu que o sumário apresenta o teste contra uma hipótese nula (que no caso seria que o intercepto e os coeficientes são zero, exceto se você modificou a chamada da regressão com valores diferentes de zero)? Ademais, nesse tipo específico de regressão onde uma matriz de covariância é gerada, você entende qual a significação para seu problema? HTH -- Cesar Rabak 2016-04-06 11:02 GMT-03:00 Jefferson Ferreira-Ferreira <jecogeo@gmail.com>:
Colegas listeiros,
Estou ajustando um modelo logístico com a abordagem de Firth, implementada no pacote logistf, que serve para diminuir o "bias" advindo da separação quase linear dos dados. O famoso warning "0 ou 1 ocorreu. Probabilidades ajustadas para 0 ou 1".
Ocorre que, também por lacunas em conhecimento estatístico, estou com dificuldade de interpretar os resultados. O que me intriga é o chi quadrado ter dado infinito para o intercepto e para o primeiro slope (cota). O que isso significa? A coluna "p" (0 ou 1), o que pode exatamente me informar? Que outras informações importantes sobre meu modelo podem ser tomadas dese summary? Estou em meio a leituras sobre isso, mas tenho encontrado dificuldades em encontrar uma explicação simples e objetiva. Por isso resolvi escrever ao grupo. Se alguém puder me dar uma luz, seria muito grato.
Obrigado!
Model fitted by Penalized ML Confidence intervals and p-values by Profile Likelihood Profile Likelihood Profile Likelihood Profile Likelihood Profile Likelihood
coef se(coef) lower 0.95 upper 0.95 Chisq p (Intercept) -3.664271274 6.121964e-02 -11.711146274 -2.02364627 Inf 0 cota 0.164131556 1.898407e-03 0.165001297 0.43176839 Inf 0 euc_dist 0.001365946 3.193816e-05 -0.006119111 0.02485933 0 1 hand -0.292236449 1.372033e-02 -2.145942673 1.35570275 0 1 cota:hand 0.007027402 4.259128e-04 -0.044974804 0.05951507 0 1
Likelihood ratio test=379581.2 on 4 df, p=0, n=389232 Wald test = 19581.7 on 4 df, p = 0
Covariance-Matrix: [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [1,] 3.747844e-03 -1.153026e-04 -1.610677e-07 -5.500070e-04 1.705722e-05 [2,] -1.153026e-04 3.603948e-06 7.945498e-10 1.708245e-05 -5.335900e-07 [3,] -1.610677e-07 7.945498e-10 1.020046e-09 -2.612271e-08 2.927902e-10 [4,] -5.500070e-04 1.708245e-05 -2.612271e-08 1.882476e-04 -5.807466e-06 [5,] 1.705722e-05 -5.335900e-07 2.927902e-10 -5.807466e-06 1.814017e-07
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