Obrigado Walmes e uma última pergunta: A representação matemática dos meus modelos segundo a análise abaixo: Count model coefficients (poisson with log link): Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) 0.870118 0.092920 9.364 < 2e-16 *** trat2 0.129159 0.029110 4.437 9.13e-06 *** tempo 0.701863 0.009766 71.871 < 2e-16 *** fica para tratamento 1: y = Intercept + e^(0.701863*tempo) e tratamento 2: y= 0.870118 + e^(0.701863*tempo) + 0.129159 ? Segue abaixo CRM para futuras consultas de membros da lista: #------------------------------------------------------------------ # Definições da sessão. rm(list=ls()) require(pscl) require(multcomp) require(lattice) require(latticeExtra) #------------------------------------------------------------------ ## Para ter curvas você precisa que tempo seja númerico com mais ## de 3 níveis, caso contrário não faz sentido. #------------------------------------------------------------------ # Dados artificiais. da <- expand.grid(trat=gl(4,1), tempo=1:10) X <- model.matrix(~trat+tempo, da); ncol(X) betas <- c(0.1,0.9,0.6,0.3,0.7) eta <- X%*%betas y1 <- rpois(da$trat, lambda=exp(eta)) y2 <- rbinom(y1, size=1, prob=0.7) da$y <- y1*y2 str(da) xyplot(y~tempo|trat, data=da, jitter.x=TRUE) #------------------------------------------------------------------ # Ajuste do modelo. m0 <- zeroinfl(y~trat+tempo|trat, data=da) summary(m0) #------------------------------------------------------------------ # Predição do modelo considerando as duas porções. X <- model.matrix(~trat+tempo, da) i <- grep("^count\\_", names(coef(m0))) eta <- X%*%coef(m0)[i] da$y.pois <- exp(eta) X <- model.matrix(~trat, da) i <- grep("^zero\\_", names(coef(m0))) eta <- X%*%coef(m0)[i] da$y.zero <- exp(eta)/(1+exp(eta)) xyplot(y~tempo|trat, data=da, jitter.x=TRUE)+ as.layer(xyplot(y.pois~tempo|trat, data=da, type="l"))+ as.layer(xyplot(y.zero~tempo|trat, data=da, type="l", lty=2, lwd=2))+ layer(panel.abline(h=1, lty=2)) # contínua: média da contagem ~ Poisson. # tracejada: probabilidade de um zero não Poisson. # abline: linha no 1, referência. #------------------------------------------------------------------ Em 30/09/2013 10:53, walmes . escreveu:
Alexandre, segue CMR.
#------------------------------------------------------------------ # Definições da sessão.
rm(list=ls()) require(pscl) require(multcomp) require(lattice) require(latticeExtra)
#------------------------------------------------------------------
## Para ter curvas você precisa que tempo seja númerico com mais ## de 3 níveis, caso contrário não faz sentido.
#------------------------------------------------------------------ # Dados artificiais.
da <- expand.grid(trat=gl(2,1), tempo=1:10) X <- model.matrix(~trat+tempo, da); ncol(X) betas <- c(0.1,0.1,0.3) eta <- X%*%betas y1 <- rpois(da$trat, lambda=exp(eta)) y2 <- rbinom(y1, size=1, prob=0.7) da$y <- y1*y2 str(da) xyplot(y~tempo|trat, data=da, jitter.x=TRUE)
#------------------------------------------------------------------ # Ajuste do modelo.
m0 <- zeroinfl(y~trat+tempo|trat, data=da) summary(m0)
#------------------------------------------------------------------ # Predição do modelo considerando as duas porções.
X <- model.matrix(~trat+tempo, da) i <- grep("^count\\_", names(coef(m0))) eta <- X%*%coef(m0)[i] da$y.pois <- exp(eta)
X <- model.matrix(~trat, da) i <- grep("^zero\\_", names(coef(m0))) eta <- X%*%coef(m0)[i] da$y.zero <- exp(eta)/(1+exp(eta))
xyplot(y~tempo|trat, data=da, jitter.x=TRUE)+ as.layer(xyplot(y.pois~tempo|trat, data=da, type="l"))+ as.layer(xyplot(y.zero~tempo|trat, data=da, type="l", lty=2, lwd=2))+ layer(panel.abline(h=1, lty=2))
# contínua: média da contagem ~ Poisson. # tracejada: probabilidade de um zero não Poisson. # abline: linha no 1, referência.
#------------------------------------------------------------------
À disposição. Walmes.
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