Olá boa noite, Estou utilizando um GLM para análise de incidência de doença. Utilizei o seguinte comando: Call: glm(formula = incid ~ factor(bloco) + factor(cod) + cultivar + Amostragem, family = quasibinomial("probit"), data = dados) e obtive os resultados a seguir: Minha dúvida fica em relação ao AIC: NA, há algo errado no modelo usado? Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -0.62644 -0.17630 -0.07311 0.07820 0.85815 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) -0.717767 0.107812 -6.658 1.40e-10 *** factor(bloco)2 -0.002541 0.087289 -0.029 0.9768 factor(bloco)3 -0.093526 0.089447 -1.046 0.2966 factor(bloco)4 -0.051161 0.088405 -0.579 0.5632 factor(cod)2 -0.153266 0.083405 -1.838 0.0671 . factor(cod)3 0.027784 0.079826 0.348 0.7280 factor(cod)4 -1.132366 0.135880 -8.334 3.21e-15 *** factor(cod)5 -1.266976 0.151660 -8.354 2.79e-15 *** cultivarParrudo -0.752089 0.084474 -8.903 < 2e-16 *** cultivarReponte -0.331743 0.071247 -4.656 4.92e-06 *** Amostragem -0.038367 0.022256 -1.724 0.0858 . --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 (Dispersion parameter for quasibinomial family taken to be 0.06977337) Null deviance: 39.898 on 299 degrees of freedom Residual deviance: 18.381 on 289 degrees of freedom AIC: NA Number of Fisher Scoring iterations: 7 Minha dúvida fica em relação ao AIC: NA, há algo errado no modelo usado? -- ----------------------------------------------------- Lucas Antonio Stempkowski Eng. Agronômo - UFFS Mestrando em Produção Vegetal CAV/UDESC +55 54 99153-0124/ 98448-4633 -------------------------------------------------- [https://ipmcdn.avast.com/images/icons/icon-envelope-tick-green-avg-v1.png]<http://www.avg.com/email-signature?utm_medium=email&utm_source=link&utm_campaign=sig-email&utm_content=webmail> Livre de vírus. www.avg.com<http://www.avg.com/email-signature?utm_medium=email&utm_source=link&utm_campaign=sig-email&utm_content=webmail>.
A resposta está no 1º parágrafo da *vignette* para o pacote quasi: « Computing “quasi-AIC” (QAIC), in R is a minor pain, because the R Core team (or at least the ones who wrote glm, glmmPQL, etc.) are purists and don’t believe that quasi- models should report a likelihood. » HTH -- Cesar Rabak On Thu, Nov 8, 2018 at 9:34 PM Lucas Stempkowski por (R-br) < r-br@listas.c3sl.ufpr.br> wrote:
Olá boa noite,
Estou utilizando um GLM para análise de incidência de doença. Utilizei o seguinte comando:
Call:
*glm(formula = incid ~ factor(bloco) + factor(cod) + cultivar + * * Amostragem, family = quasibinomial("probit"), data = dados)*
e obtive os resultados a seguir:
Minha dúvida fica em relação ao* AIC: NA, *há algo errado no modelo usado?
Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -0.62644 -0.17630 -0.07311 0.07820 0.85815
Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) -0.717767 0.107812 -6.658 1.40e-10 *** factor(bloco)2 -0.002541 0.087289 -0.029 0.9768 factor(bloco)3 -0.093526 0.089447 -1.046 0.2966 factor(bloco)4 -0.051161 0.088405 -0.579 0.5632 factor(cod)2 -0.153266 0.083405 -1.838 0.0671 . factor(cod)3 0.027784 0.079826 0.348 0.7280 factor(cod)4 -1.132366 0.135880 -8.334 3.21e-15 *** factor(cod)5 -1.266976 0.151660 -8.354 2.79e-15 *** cultivarParrudo -0.752089 0.084474 -8.903 < 2e-16 *** cultivarReponte -0.331743 0.071247 -4.656 4.92e-06 *** Amostragem -0.038367 0.022256 -1.724 0.0858 . --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
(Dispersion parameter for quasibinomial family taken to be 0.06977337)
Null deviance: 39.898 on 299 degrees of freedom Residual deviance: 18.381 on 289 degrees of freedom AIC: NA
Number of Fisher Scoring iterations: 7
Minha dúvida fica em relação ao* AIC: NA, *há algo errado no modelo usado?
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Lucas Antonio Stempkowski
Eng. Agronômo - UFFS
Mestrando em Produção Vegetal CAV/UDESC
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