Obrigado José, Abs Wagner Tassinari DEMAT/UFRRJ Em 21/12/2012, às 12:22, Jose Vilton Costa <josevilton@hotmail.com> escreveu:
Prezado Wagner, O teste de Vuong está implementado no pacote "pscl". Para comparar dois modelos m1 e m2, utiliza-se o código vuong (m1,m2).
Nos links abaixo você pode consultar alguns exemplos de aplicação do teste.
http://www.ats.ucla.edu/stat/r/dae/zinbreg.htm http://www.ats.ucla.edu/stat/r/dae/zipoisson.htm
Att, José Vilton Costa
Date: Fri, 21 Dec 2012 05:54:04 -0800 From: wtassinari@yahoo.com.br To: r-br@listas.c3sl.ufpr.br Subject: [R-br] Teste de Vuong para comparação entre os modelos Poisson, Binomial Negativo e ZIP
Saudações,
Aproveitando essa discussão dos modelos ZINB e ZIP, gostaria de saber se já existe implementado no R o teste de Vuong, para comparar o ajuste entre os modelos zero-inflated (ZIP), Poisson e os Binomiais Negativos. A referência é a do próprio Vuong Q.H. 1989. "Likelihood ratio tests for model selection and non-nested hypotheses." Econometrica. 57:307-333.
Abs,
Wagner Tassinari
De: Humberto Hazin <hghazin@hotmail.com> Para: R_br <r-br@listas.c3sl.ufpr.br>; R_br <r-br@listas.c3sl.ufpr.br> Enviadas: Quinta-feira, 20 de Dezembro de 2012 9:30 Assunto: Re: [R-br] Cálculo do percentage prediction error em ZINB
Opa Leonard,
Muito obrigado vou dar uma olhada! Sim estou usando o pacote pscl para rodar os modelos ZINB! Se eu conseguir resolver o problema coloco na lista. Cara se não me engano tive esse problema também a um tempo atrás, veja se código abaixo para ver se resolve o teu problema. Só uma observação, com esse código não precisas rodar o pacote pscl.
https://www.dropbox.com/s/8l480on83dvm3m7/zeroinflCorreto.R
Um abraço,
Humberto
Enviado do Email do Windows
De: Leonard de Assis Enviado: 19 de dezembro de 2012 22:04 Para: r-br@listas.c3sl.ufpr.br Assunto: Re: [R-br] Cálculo do percentage prediction error em ZINB
Humberto
vc está usando o pscl?
Eu estou no momento com um problema envolvendo ZINB, só que o meu é um pouco mais chato, pois meu modelo é multivariado (E pra complicar, está dando que uma das dimensões é singular, hehehe)
Sugiro ler os tutoriais, vc acha um monte via rseek.
Esse aqui é um deles (De antemão, não tem exatamente o que vc precisa, mas tem muita coisa)
http://www.ats.ucla.edu/stat/r/dae/zinbreg.htm []s Leonard de Assis http://about.me/ldeassis Em 19/12/2012 17:44, Humberto Hazin escreveu: Prezados,
Estou com uma dúvida que pode parecer besteira, porém gostaria da ajuda de vocês! A dúvida é a seguinte
como calcular o percentual de "Bias" (percentage prediction error) por linha de um modelo ZINB (package- pscl)? O meu objetivo é fazer um boxplot com esse percentual por ano Eu iniciei da seguinte forma: dois bancos de dados um de try.csv (10% retirados do banco original) e outro original.csv try<-read.csv(”try.csv”, header = TRUE, sep = ",", quote="\"", dec=".",fill = TRUE) https://www.dropbox.com/s/v7vruztus11nnbi/try.csv
original<-read.csv(”original.csv”, header = TRUE, sep = ",", quote="\"", dec=".",fill = TRUE) https://www.dropbox.com/s/7htqc2bqi45rkku/original.csv # Criar Fatores para o banco original original$area<-rep(1,nrow(original)) original$area[original$lat<=-15&original$lat>=-45]<-2 original$A=as.factor(original$area) summary(original) original$S<-factor(original$id.group.fleet) original$Q<-factor(original$Quarter) original$Y<-factor(original$Year) original$logEf<-log(original$effort1) summary(original) # Criar Fatores para o banco try try$area<-rep(1,nrow(try)) try$area[try$lat<=-15&try$lat>=-45]<-2 try$A=as.factor(try$area) summary(try) try$S<-factor(try$id.group.fleet) try$Q<-factor(try$Quarter) try$Y<-factor(try$Year) try$logEf<-try$effort1*0 summary(try)
zeroinfl.fit_original<-zeroinfl(BSH~Y+S+Q+A+offset(logEf)|Y+S+Q+A,dist="negbin",data=original) pred<-predict(zeroinfl.fit_original,newdata=try,type="response")
Daqui em diante não tenho mais ideia de como gerar esse percentage prediction error
Alguem poderia me ajudar! Desde já Agradeço
Humberto
Enviado do Email do Windows
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