R2 para modelos Poisson ou Binomial Negativo

Olá Alguém sabe como estimar o R2 para modelos de Poisson ou Binomial negativo? Encontrei esse documento falando da possíbilidade dessa estimação: http://www.google.com.br/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=1&ved=0CFcQF... Porém não achei de como calcular no R. Abraços -- Sérgio Henrique Almeida da Silva Junior Doutorando em Epidemiologia em Saúde Pública Escola Nacional de Saúde Pública Sérgio Arouca - ENSP/FIOCRUZ http://lattes.cnpq.br/1611345552843383 Tel: (21) 94429486/78101651 id: 123*20942

Desculpem minha ignorânica, mas eu nunca tinha ouvido falar em R2 para estes casos, só no caso da distribuição normal! Para estes casos eu aprendi Desvio como medida de dispersão, isto para mim foi uma grande novidade! Quando usa R2 para estes casos? Olá Alguém sabe como estimar o R2 para modelos de Poisson ou Binomial negativo? Encontrei esse documento falando da possíbilidade dessa estimação: http://www.google.com.br/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=1&ved=0CFcQF... Porém não achei de como calcular no R. Abraços -- Sérgio Henrique Almeida da Silva Junior Doutorando em Epidemiologia em Saúde Pública Escola Nacional de Saúde Pública Sérgio Arouca - ENSP/FIOCRUZ http://lattes.cnpq.br/1611345552843383 Tel: (21) 94429486/78101651 id: 123*20942

Mauro, Aproveitando o gancho, Na real real mesmo, eu acho que o R² deveria ser banido da face da terra, pois na maioria dos casos ele é utilizado de forma errada nas tomadas de decisão. Mas fazer o que né....... Att Éder Em 14 de junho de 2012 00:17, Mauro Sznelwar <sznelwar@uol.com.br> escreveu:
** Desculpem minha ignorânica, mas eu nunca tinha ouvido falar em R2 para estes casos, só no caso da distribuição normal! Para estes casos eu aprendi Desvio como medida de dispersão, isto para mim foi uma grande novidade! Quando usa R2 para estes casos?
Olá
Alguém sabe como estimar o R2 para modelos de Poisson ou Binomial negativo?
Encontrei esse documento falando da possíbilidade dessa estimação:
http://www.google.com.br/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=1&ved=0CFcQF...
Porém não achei de como calcular no R.
Abraços
-- Sérgio Henrique Almeida da Silva Junior Doutorando em Epidemiologia em Saúde Pública Escola Nacional de Saúde Pública Sérgio Arouca - ENSP/FIOCRUZ http://lattes.cnpq.br/1611345552843383 Tel: (21) 94429486/78101651 id: 123*20942
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Incrivel! Alguém que pensa como eu neste quesito []s Leonard de Assis assis <dot> leonard <at> gmail <dot> com Em 14/06/2012 07:44, Eder David Borges da Silva escreveu:
Mauro, Aproveitando o gancho, Na real real mesmo, eu acho que o R² deveria ser banido da face da terra, pois na maioria dos casos ele é utilizado de forma errada nas tomadas de decisão. Mas fazer o que né....... Att Éder
Em 14 de junho de 2012 00:17, Mauro Sznelwar <sznelwar@uol.com.br <mailto:sznelwar@uol.com.br>> escreveu:
Desculpem minha ignorânica, mas eu nunca tinha ouvido falar em R2 para estes casos, só no caso da distribuição normal! Para estes casos eu aprendi Desvio como medida de dispersão, isto para mim foi uma grande novidade! Quando usa R2 para estes casos?
Olá
Alguém sabe como estimar o R2 para modelos de Poisson ou Binomial negativo?
Encontrei esse documento falando da possíbilidade dessa estimação:
http://www.google.com.br/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=1&ved=0CFcQF... <http://www.google.com.br/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=1&ved=0CFcQFjAA&url=http%3A%2F%2Fciteseerx.ist.psu.edu%2Fviewdoc%2Fdownload%3Fdoi%3D10.1.1.169.6693%26rep%3Drep1%26type%3Dpdf&ei=PP7XT73xO4-O8wT2243AAw&usg=AFQjCNG-tJhekQAEtpbUYYnUe2XYqB3yzg>
Porém não achei de como calcular no R.
Abraços
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Eu sou da mesma opinião do Éder e eu ainda eliminaria da face da terra do CV (coeficiente de variação). O meu desapontamento vem do uso que se faz dessas medidas como indicativos de qualidade de modelos de regressão/anova. Eu tenho infinitos contra exemplos, até mesmo porque é fácil de simular, de que altos R² e baixos CV podem apresentar desvios de pressupostos. Essas coisas não são medidas de qualidade! Além do mais, existem pelo menos 8 maneiras diferentes de calcular R² (Kvalseth, 1985), logo, saiba o que você está fazendo. Kvalseth, T.O. (1985). Cautionary note about R², Amer. Statistician, 39, 279-285. À disposição. Walmes. ========================================================================== Walmes Marques Zeviani LEG (Laboratório de Estatística e Geoinformação, 25.450418 S, 49.231759 W) Departamento de Estatística - Universidade Federal do Paraná fone: (+55) 41 3361 3573 VoIP: (3361 3600) 1053 1173 e-mail: walmes@ufpr.br twitter: @walmeszeviani homepage: http://www.leg.ufpr.br/~walmes linux user number: 531218 ==========================================================================

Na minha modesta opinião quase nada substitui a investigação visual de resíduos (nem sempre fáceis de interpretar, dependendo da especificação do modelo), valores preditos, e muita análise descritiva antes da especificação, etc...não acho muito grave por vezes o modelo estar inadequado, desde que se saiba onde está errando (a estimativa pode ser por exemplo um bom indicativo de limiares inferiores, etc...mas desde que se saiba que a estimativa está enviesada). Para mim a pior parte do R2 ainda é o fato de "coincidentemente", ao menos o clássico R2, ser o quadrado da correlação de Pearson...na área da saúde ao menos isso é usado como lei quase, e muito confundido nas intrepretações. Já perdi a conta de quantas vezes tive de responder a isso a revisores de artigos, tendo usado modelos logísticos ou poisson, como os que motivaram este tópico. Saudações Em 14 de junho de 2012 10:12, Walmes Zeviani <walmeszeviani@gmail.com>escreveu:
Eu sou da mesma opinião do Éder e eu ainda eliminaria da face da terra do CV (coeficiente de variação). O meu desapontamento vem do uso que se faz dessas medidas como indicativos de qualidade de modelos de regressão/anova. Eu tenho infinitos contra exemplos, até mesmo porque é fácil de simular, de que altos R² e baixos CV podem apresentar desvios de pressupostos. Essas coisas não são medidas de qualidade! Além do mais, existem pelo menos 8 maneiras diferentes de calcular R² (Kvalseth, 1985), logo, saiba o que você está fazendo.
Kvalseth, T.O. (1985). Cautionary note about R², Amer. Statistician, 39, 279-285.
À disposição. Walmes.
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-- Fernando A.B. Colugnati

Eu também não tinha ouvido falar desse cálculo para esses tipos de modelos, mas como achei esse documento eu quis levantar esse debate. É comum encontrar esses tipos de erros, por exemplo na área de validação de escalas o alfa de Cronbach é muito utilizado para avaliação da consistência interna, porém o mesmo é usado de forma errada, uma vez que os pressupostos nunca são respeitados. Abraços Em Jun 14, 2012, às 10:20 AM, Fernando Colugnati <fcolugnati@gmail.com> escreveu: Na minha modesta opinião quase nada substitui a investigação visual de resíduos (nem sempre fáceis de interpretar, dependendo da especificação do modelo), valores preditos, e muita análise descritiva antes da especificação, etc...não acho muito grave por vezes o modelo estar inadequado, desde que se saiba onde está errando (a estimativa pode ser por exemplo um bom indicativo de limiares inferiores, etc...mas desde que se saiba que a estimativa está enviesada). Para mim a pior parte do R2 ainda é o fato de "coincidentemente", ao menos o clássico R2, ser o quadrado da correlação de Pearson...na área da saúde ao menos isso é usado como lei quase, e muito confundido nas intrepretações. Já perdi a conta de quantas vezes tive de responder a isso a revisores de artigos, tendo usado modelos logísticos ou poisson, como os que motivaram este tópico. Saudações Em 14 de junho de 2012 10:12, Walmes Zeviani <walmeszeviani@gmail.com>escreveu:
Eu sou da mesma opinião do Éder e eu ainda eliminaria da face da terra do CV (coeficiente de variação). O meu desapontamento vem do uso que se faz dessas medidas como indicativos de qualidade de modelos de regressão/anova. Eu tenho infinitos contra exemplos, até mesmo porque é fácil de simular, de que altos R² e baixos CV podem apresentar desvios de pressupostos. Essas coisas não são medidas de qualidade! Além do mais, existem pelo menos 8 maneiras diferentes de calcular R² (Kvalseth, 1985), logo, saiba o que você está fazendo.
Kvalseth, T.O. (1985). Cautionary note about R², Amer. Statistician, 39, 279-285.
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-- Fernando A.B. Colugnati _______________________________________________ R-br mailing list R-br@listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível.

Bem lembrado Walmes, O tal do CV também deveria ter uma aposentadoria compulsória.... Att Em 14 de junho de 2012 10:12, Walmes Zeviani <walmeszeviani@gmail.com>escreveu:
Eu sou da mesma opinião do Éder e eu ainda eliminaria da face da terra do CV (coeficiente de variação). O meu desapontamento vem do uso que se faz dessas medidas como indicativos de qualidade de modelos de regressão/anova. Eu tenho infinitos contra exemplos, até mesmo porque é fácil de simular, de que altos R² e baixos CV podem apresentar desvios de pressupostos. Essas coisas não são medidas de qualidade! Além do mais, existem pelo menos 8 maneiras diferentes de calcular R² (Kvalseth, 1985), logo, saiba o que você está fazendo.
Kvalseth, T.O. (1985). Cautionary note about R², Amer. Statistician, 39, 279-285.
À disposição. Walmes.
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participantes (7)
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Eder David Borges da Silva
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Fernando Colugnati
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Leonard de Assis
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Mauro Sznelwar
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Sérgio Henrique
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Sérgio Henrique almeida da silva ju
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Walmes Zeviani