Não sabia de várias coisas. Talvez porque eu use Bayes em minhas análises, via de regra. De todo modo, investigando a questão mais um pouco, achei esse link que tem uma discussão interessante.

abçs
M


2014-08-08 18:22 GMT-03:00 Leonardo Ferreira Fontenelle <leonardof@leonardof.med.br>:
Obrigado de novo.
 
Quanto aos dados binários, sou um pouco enviesado, porque meu orientador é um proponente da poisson robusta para estimar razão de prevalência: http://dx.doi.org/10.1186/1471-2288-3-21
 
Aliás, ele (e todo o PPG) utiliza muito o Stata, e a ajuda do Stata vai no sentido do que você disse: "In addition to the conventional estimator of variance, there is another estimator that has been called by various names because it has been derived independently in different ways by different authors. Two popular names associated with the calculation are Huber and White, but it is also known as the sandwich estimator of variance (because of how the calculation formula physically appears) and the robust estimator of variance (because of claims made about it). Also, this estimator has an independent and long tradition in the survey literature. [...] Halbert Lynn White Jr. [...]. His 1980 paper on heteroskedasticity introduced the use of robust covariance matrices to economists and passed 16,000 citations in Google Scholar in 2012. His 1982 paper on maximum likelihood estimation of misspecified models helped develop the now-common use of quasi–maximum likelihood estimation techniques." (20.21 Obtaining robust variance estimates).
 
 
 
Em Sex 8 ago. 2014, às 17:54, Wagner Bonat escreveu:
Olha olhando o paper que vc indicou me parece mesmo uma quasi-poisson o q ele chama de estimador sandwich eu acho q é o referente ao uso da equação de estimação e é o q é usado pelo quasipoisson mesmo. Agora aplicar isso a dados binarios eu nunca vi não.
 
 
Em 8 de agosto de 2014 22:45, Leonardo Ferreira Fontenelle <leonardof@leonardof.med.br> escreveu:

Agora estou confuso, achei que se usava erro padrão robusto (estou acostumado a ouvir "variância robusta", provavelmente como uma simplificação de "variância do erro robusta") inclusive para casos de superdispersão.
 
 
 
Em Sex 8 ago. 2014, às 16:55, Manoel Galdino escreveu:
Mas eu acho que o quasipoisson vai permitir é overdisperssion. No modelo de poisson, a variância é igual à média. Quasipoisson permite que a variância não seja igual à média. Mas não creio que isso signifique variância (erro padrão?) robusta (o).
 
abçs
M
 
 
2014-08-08 16:40 GMT-03:00 Leonardo Ferreira Fontenelle <leonardof@leonardof.med.br>:

Obrigado, Wagner!
 
 
 
Em Sex 8 ago. 2014, às 04:06, Wagner Bonat escreveu:
Use family = quasipoisson ou family =quasi(link = "log", variance = "mu")
 
 
 
 
Em 8 de agosto de 2014 03:51, Leonardo Ferreira Fontenelle <leonardof@leonardof.med.br> escreveu:

Como se consegue no R uma regressão Poisson com variância robusta? Quasipoisson?
 
Procurando a internet encontrei sugestões de como encontrar a variância robusta em si; seria necessário uma trabalheira para recalcular os intervalos de confiança e/ou valores p.
 
 
 
Em Qua 6 ago. 2014, às 17:03, Manoel Galdino escreveu:
Mas o fato da regressão ser de poisson não tem relação com erro padrão ser robusto ou não. O que a regressão de poisson faz é mudar a forma funcional do modelo. Mas o erro padrão, se robusto ou não, não tem a ver com isso.
Basicamente, temos:
 E[y] = f^-1(u), u = BX
na linear: f^-1(u) = u (identidade)
na logistica: f^-1(u) = invlogit(u)
na poisson: f^-1(u) =  exp(u)
 
 
abçs
M
 
 
2014-08-06 16:21 GMT-03:00 geovane barbosa <geovanecb@yahoo.com.br>:
Foi uma sugestão do revisor para termos erros padrões robustos. Eu também fique com a mesma dúvida. Realizei a regressão logsitica e deu tudo certo. Só que na regressão de poisson esta dando esse erro. vou verificar .
 
 
 
 
 
Em Quarta-feira, 6 de Agosto de 2014 16:18, Manoel Galdino <mcz.fea@gmail.com> escreveu:
 
 
Mas não faz sentido aplicar regressão de poisson para uma vd binária, faz?
 
De todo modo, pelo, erro, AF tem valor não permitido. Dê um summary em AF. 
summary(dados$AF) ou unique(dados$AF) e você deve encontrar o erro.
 
abç
M
 
 
2014-08-06 16:11 GMT-03:00 geovane barbosa <geovanecb@yahoo.com.br>:
 
 
 
Olá pessoal boa tarde. Estou rodando um modelo de regressão de poisson, porém esta dando o seguinte erro.
 
model2<- glm(AF ~ Sexo + Idade + Cor + Esc.mae + Escolinha + Socio.eco + EP,  data=dados, family="poisson",na.action="na.omit")
 
 
AF é binária.
 
Erro em if (any(y < 0)) stop("negative values not allowed for the 'Poisson' family") : 
  valor ausente onde TRUE/FALSE necessário
Além disso: Mensagens de aviso perdidas:
In Ops.factor(y, 0) : < not meaningful for factors
> 
 
grato
 
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