oi Diego, Não valeria a pena padronizar o esforço amostral ANTES da análise, com rarefação ou sample-based rarefação? abraços, Adriano Em 1 de novembro de 2012 18:53, Diego Pujoni <diegopujoni@gmail.com>escreveu:

Olá Pessoal, possuo uma variável preditora que é o número de espécies exóticas de peixes encontrados no lago i. Entretanto, para cada lago, eu possuo um esforço amostral diferente, isto é, existem lagos que foram amostrados apenas uma vez e lagos que foram amostrados 10 vezes. De forma que eu possuo uma incerteza maior para o lago que só foi amostrado uma única vez. Gostaria de incluir estas incertezas no ajuste e tentei utilizar o argumento "weights". Entretanto a escala dos meus pesos influencia muito o desvio residual. Existe uma forma correta para especificar estes pesos?

Obrigado

Sp = c(2,2,3,2,2,4,0,0,3,3,0,1,5,2,3,2,0,2,3) Peso = c(8,8,10,8,8,10,8,8,10,10,1,1,2,1,1,1,2,1,1) Var1 = c(1.48,1.65,2.50,2.20,1.48,2.29,2.83,3.59,2.29,1.65,2.70,4.94, 3.96,15.30,1.01,1.01,0.51,1.79,1.79) Var2 = c(1.48,0.00,0.00,0.00,0.00,0.00,2.83,3.59,0.00,0.00,14.99,4.94, 0.00,15.30,0.00,0.00,0.51,0.00,0.00)

GLM = glm(Sp~Var1+Var2-1,family=poisson) summary(GLM) GLM1 = glm(Sp~Var1+Var2-1,weights = Peso, family=poisson) summary(GLM1)

Diego PJ

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