Você tá fazendo o teste de razão de
verossimilhanças errado. Confusão com os sinais das
verossimilhanças possivelmente (também me atrapalho com isso).
Além do mais, na sua simulação suspeito que tenha esquecido de
declarar 'trat' como fator,l mas isso é o de menos. Por outro
lado, os graus de liberdade do teste de razão de
verossimilhanças estão errados.
>
#------------------------------------------------------------------
> # Definições da sessão.
>
> rm(list=ls())
> require(pscl)
> require(VGAM)
> require(multcomp)
> require(lattice)
> require(latticeExtra)
>
>
#------------------------------------------------------------------
> # Dados artificiais.
>
> da <- expand.grid(tempo=rep(1:10), trat=gl(3,10))
> xtabs(~trat, da)
trat
1 2 3
100 100 100
> head(da)
tempo trat
1 1 1
2 2 1
3 3 1
4 4 1
5 5 1
6 6 1
>
> ## Simulação de 3 distribuições inflacionadas de
> ## Poisson usando pacote VGAM
> set.seed(54321)
> lambda = 10; phi = 0.1
> y1 <- rzipois(100, lambda, phi)
> lambda = 4; phi = 0.3
> y2 <- rzipois(100, lambda, phi)
> lambda = 8; phi = 0.5
> y3 <- rzipois(100, lambda, phi)
> da$y <- c(y1,y2,y3)
>
> str(da)
'data.frame': 300 obs. of 3 variables:
$ tempo: int 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
$ trat : Factor w/ 3 levels "1","2","3": 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 ...
$ y : num 9 7 13 7 12 5 14 11 17 10 ...
- attr(*, "out.attrs")=List of 2
..$ dim : Named int 10 30
.. ..- attr(*, "names")= chr "tempo" "trat"
..$ dimnames:List of 2
.. ..$ tempo: chr "tempo= 1" "tempo= 2" "tempo= 3"
"tempo= 4" ...
.. ..$ trat : chr "trat=1" "trat=1" "trat=1" "trat=1" ...
> xyplot(y~tempo|trat, data=da, jitter.x=TRUE)
>
> is.factor(da$trat)
[1] TRUE
>
>
#------------------------------------------------------------------
> # Modelo completo.
> compl.mod <- zeroinfl(y~trat+tempo|trat, data=da)
> summary(compl.mod)
Call:
zeroinfl(formula = y ~ trat + tempo | trat, data = da)
Pearson residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-2.59962 -0.97565 -0.03836 0.68546 2.59079
Count model coefficients (poisson with log link):
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) 2.242577 0.056657 39.581 < 2e-16 ***
trat2 -1.051578 0.072962 -14.413 < 2e-16 ***
trat3 -0.251806 0.057472 -4.381 1.18e-05 ***
tempo 0.015857 0.008327 1.904 0.0569 .
Zero-inflation model coefficients (binomial with logit
link):
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) -2.9452 0.4592 -6.414 1.41e-10 ***
trat2 1.9999 0.5159 3.877 0.000106 ***
trat3 2.7437 0.5013 5.474 4.41e-08 ***
---
Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' '
1
Number of iterations in BFGS optimization: 12
Log-likelihood: -676.3 on 7 Df
> length(coef(compl.mod))
[1] 7
>
> ## Modelo nulo
> null.mod <- update(compl.mod, . ~ 1)
> summary(null.mod)
Call:
zeroinfl(formula = y ~ 1, data = da)
Pearson residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-1.3584 -1.3584 -0.1426 0.8299 3.0182
Count model coefficients (poisson with log link):
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) 2.03004 0.02447 82.95 <2e-16 ***
Zero-inflation model coefficients (binomial with logit
link):
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) -1.0135 0.1307 -7.752 9.05e-15 ***
---
Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' '
1
Number of iterations in BFGS optimization: 9
Log-likelihood: -831.7 on 2 Df
> length(coef(null.mod))
[1] 2
>
> ## diferença em número de parâmetros
> ## (em dimensão dos espaços dos modelos)
> df <- length(coef(compl.mod))-length(coef(null.mod))
>
> ## isso da número negativo para Deviance!!, montado
errado
> D <- -2*(logLik(compl.mod)-logLik(null.mod))
> unclass(D)
[1] -310.8615
attr(,"df")
[1] 7
> pchisq(D, df=df, lower.tail=FALSE)
'log Lik.' 1 (df=7)
>
> ## assim você evita preocupação com sinais
> D <- 2*abs(diff(c(logLik(compl.mod),
logLik(null.mod))))
> pchisq(D, df=df, lower.tail=FALSE)
[1] 4.625179e-65
>
>
#-----------------------------------------------------------------------------
>