Bom dia Alexandre, Eu não tenho muita experiência com este modelo mas veja o teste que fiz com seus dados: ##### Análise Gráfica plot(density(dados$ndeath),main='Histograma e densidade estimada',ylim=c(0,.18) ,col='red') hist(dados$ndeath,freq=F,add=T,col="blue",border='white') abline(h=0,col='red') lines(density(dados$ndeath),col='red') summary(dados$ndeath) #### Estimacao numerica # f1 = gamlss(dados$ndeath~1,family=ZIBB(mu.link="logit",nu.link="logit",sigma.link="log")) Erro em gamlss(dados$ndeath ~ 1, family = ZIBB(mu.link = "logit", nu.link = "logit", : y values must be 0 <= y <= 1 A mensagem sugere que a distribuição usada não é a ideal, você está modelando uma binomial e a variável resposta não segue distribuição binomial. Não seria este o motivo? Alexandre dos Santos
Bom dia Pessoal,
Estou tentando modelizar a variável resposta ndeath (plantas mortas)em função da variável nhole (numeros de insetos), com o uso de um modelo hierárquico de Bernoulli e Beta binomial, para isso usei o pacote gamlss, para estimar os parâmetros sendo:
require(gamlss)
mort_syn<-read.table(file="m_syn.txt", header=T)
dd=NULL
dd$y=cbind(ndeath,ntree-ndeath)
dd$y
dd$nhole=nhole
mm=gamlss(formula=y~1+nhole,nu.formula=~1+nhole,sigma.formula=~1,
data=dd,
family=ZIBB(mu.link="logit",nu.link="logit",sigma.link="log"))
Mais o objeto mm que deveria estimar o parâmetro de Nu esta dando NA, sem erros, sendo:
mm
Family: c("ZIBB", "Zero Inflated Beta Binomial")
Fitting method: RS()
Call: gamlss(formula = y ~ 1 + nhole, sigma.formula = ~1, nu.formula = ~1 + nhole, family = ZIBB(mu.link = "logit", nu.link = "logit",
sigma.link = "log"), data = dd)
Mu Coefficients:
(Intercept) nhole
-2.10530 0.02949
Sigma Coefficients:
(Intercept)
-3.422
Nu Coefficients:
(Intercept) nhole
-2.367 NA
Degrees of Freedom for the fit: 4 Residual Deg. of Freedom 104
Global Deviance: 420.808
AIC: 428.808
SBC: 439.537
Alguém que utiliza ou já utilizou o pacote gamlss, saberia me dizer o que esta acontecendo, os dados que utilizei estão anexo,
Obrigado,
Alexandre dos Santos
Ingenieur forestier, Msc.
INRA- Biostatistique et Processus Spatiaux (BioSP)
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