Olá a todos,
Tenho uma variável dependente (Y) que varia de 0 a 1 e quero testar em relação a duas variáveis categóricas (X1 com três níveis e X2 com 7 níveis). A categórica X2 transformo em números para ganhar graus de liberdade.
Os dados não atendem nenhum tipo de premissa de linearidade, portanto tive que buscar outras alternativas para analisa-los.
Ao estudar sobre a melhor forma de ajustar esses dados, encontrei o artigo (
http://cran.r-project.org/web/packages/betareg/vignettes/betareg.pdf) sobre o tema, e os exemplos dados aparentam encaixar com o meu caso.
No entanto meu Y tem valores inteiros (0 e 1) e a distribuiçãoa aparenta não aceitar isso, para tal transformei todos os 0s em 0.0001 e 1s em 0.9999. Ainda tenho dúvidas sobre a interpretação dos dados (inclusive o papel do phi), utilização e escolha da melhor forma de gerar o modelo da forma que estou propondo, logo gostaria de sugestões e orientações sobre como proceder com essas análises.
Abaixo um CMR com um exemplo do que estou fazendo onde aparece uma mensagem de aviso perdida ao estimar o modelo.
"In betareg.fit(X, Y, Z, weights, offset, link, link.phi, type, control) :
no valid starting value for precision parameter found, using 1 instead"
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X1<-factor(rep(c("A", "B", "C"),50)) ## categoria 1
X2<- rep(sample(1:7), len=150 ) ## categoria 2
Y<-rep(sample(0:100)/100, len=150) ## minha variável dependente em proporção
Y[Y=='1']<-0.99999 # transformo 1 em 0.99999 pois a distribuição beta não aceita 0 e 1, somente o intervalo entre eles
Y[Y=='0']<-0.00001 # transformo 0 em 0.00001
library(betareg)
beta1<-betareg(Y~X1+X2, link="loglog")
coef(beta1)
summary(beta1)
beta2<-betareg(Y~X1+X2|X2, link="loglog") ## adicionando X2 como um regressor adicional
coef(beta2)
summary(beta2)
AIC(beta1, beta2, k = log(nrow(data.frame(X1,X2,Y))))
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Agradeço a ajuda!
Nicolay
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Nicolay Leme da Cunha
Biólogo, Mestre, Doutorando em Ecologia e Conservação
Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, 79070-900
Campo Grande, MS, Brasil
E-mail: nicolaycunha@gmail.com