Jefferson,

Antes de discutir "lacunas em conhecimento estatístico", pergunto: por que razão essa forma específica de regressão é mais adequada ao seu problema?

Se a estatística (seja ela qui-quadrado, escore z, etc.), e por conseguinte o valor-p dá próximo de zero, você entende o que significa em outras regressões?

Você já entendeu que o sumário apresenta o teste contra uma hipótese nula (que no caso seria que o intercepto e os coeficientes são zero, exceto se você modificou a chamada da regressão com valores diferentes de zero)?

Ademais, nesse tipo específico de regressão onde uma matriz de covariância é gerada, você entende qual a significação para seu problema?

HTH
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Cesar Rabak


2016-04-06 11:02 GMT-03:00 Jefferson Ferreira-Ferreira <jecogeo@gmail.com>:
Colegas listeiros,

Estou ajustando um modelo logístico com a abordagem de Firth, implementada no pacote logistf, que serve para diminuir o "bias" advindo da separação quase linear dos dados. O famoso warning "0 ou 1 ocorreu. Probabilidades ajustadas para 0 ou 1".

Ocorre que, também por lacunas em conhecimento estatístico, estou com dificuldade de interpretar os resultados. O que me intriga é o chi quadrado ter dado infinito para o intercepto e para o primeiro slope (cota). O que isso significa? A coluna "p" (0 ou 1), o que pode exatamente me informar? Que outras informações importantes sobre meu modelo podem ser tomadas dese summary? Estou em meio a leituras sobre isso, mas tenho encontrado dificuldades em encontrar uma explicação simples e objetiva. Por isso resolvi escrever ao grupo. Se alguém puder me dar uma luz, seria muito grato.

Obrigado!


Model fitted by Penalized ML
Confidence intervals and p-values by Profile Likelihood Profile Likelihood Profile Likelihood Profile Likelihood Profile Likelihood 

                    coef            se(coef)          lower 0.95      upper 0.95    Chisq   p
(Intercept)   -3.664271274 6.121964e-02 -11.711146274 -2.02364627   Inf      0
cota            0.164131556 1.898407e-03   0.165001297  0.43176839    Inf     0
euc_dist      0.001365946 3.193816e-05  -0.006119111   0.02485933     0      1
hand          -0.292236449 1.372033e-02  -2.145942673  1.35570275     0      1
cota:hand    0.007027402 4.259128e-04  -0.044974804  0.05951507     0      1

Likelihood ratio test=379581.2 on 4 df, p=0, n=389232
Wald test = 19581.7 on 4 df, p = 0

Covariance-Matrix:
              [,1]          [,2]          [,3]          [,4]          [,5]
[1,]  3.747844e-03 -1.153026e-04 -1.610677e-07 -5.500070e-04  1.705722e-05
[2,] -1.153026e-04  3.603948e-06  7.945498e-10  1.708245e-05 -5.335900e-07
[3,] -1.610677e-07  7.945498e-10  1.020046e-09 -2.612271e-08  2.927902e-10
[4,] -5.500070e-04  1.708245e-05 -2.612271e-08  1.882476e-04 -5.807466e-06
[5,]  1.705722e-05 -5.335900e-07  2.927902e-10 -5.807466e-06  1.814017e-07




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Jefferson Ferreira-Ferreira

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