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
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
_______________________________________________ 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.
-- Manoel Galdino https://sites.google.com/site/galdinomcz/
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 _______________________________________________ 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.
-- Manoel Galdino https://sites.google.com/site/galdinomcz/
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) E assim por diante. A wikipedia explica isso em detalhes <http://en.wikipedia.org/wiki/Generalized_linear_model>. 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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-- Manoel Galdino https://sites.google.com/site/galdinomcz/
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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. [1]Leonardo Ferreira Fontenelle 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) E assim por diante. [2]A wikipedia explica isso em detalhes. abçs M 2014-08-06 16:21 GMT-03:00 geovane barbosa <[3]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 <[4]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 <[5]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 _______________________________________________ R-br mailing list [6]R-br@listas.c3sl.ufpr.br [7]https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem ([8]http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível. -- Manoel Galdino [9]https://sites.google.com/site/galdinomcz/ -- Manoel Galdino [10]https://sites.google.com/site/galdinomcz/ _______________________________________________ R-br mailing list [11]R-br@listas.c3sl.ufpr.br [12]https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem ([13]http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível. References 1. http://lattes.cnpq.br/9234772336296638 2. http://en.wikipedia.org/wiki/Generalized_linear_model 3. mailto:geovanecb@yahoo.com.br 4. mailto:mcz.fea@gmail.com 5. mailto:geovanecb@yahoo.com.br 6. mailto:R-br@listas.c3sl.ufpr.br 7. https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br 8. http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia 9. https://sites.google.com/site/galdinomcz/ 10. https://sites.google.com/site/galdinomcz/ 11. mailto:R-br@listas.c3sl.ufpr.br 12. https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br 13. http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia
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.
Leonardo Ferreira Fontenelle <http://lattes.cnpq.br/9234772336296638>
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)
E assim por diante. A wikipedia explica isso em detalhes <http://en.wikipedia.org/wiki/Generalized_linear_model>.
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")
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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
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-- Wagner Hugo Bonat LEG - Laboratório de Estatística e Geoinformação UFPR - Universidade Federal do Paraná
Obrigado, Wagner! [1]Leonardo Ferreira Fontenelle 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 <[2]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. [3]Leonardo Ferreira Fontenelle 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) E assim por diante. [4]A wikipedia explica isso em detalhes. abçs M 2014-08-06 16:21 GMT-03:00 geovane barbosa <[5]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 <[6]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 <[7]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 _______________________________________________ R-br mailing list [8]R-br@listas.c3sl.ufpr.br [9]https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem ([10]http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível. -- Manoel Galdino [11]https://sites.google.com/site/galdinomcz/ -- Manoel Galdino [12]https://sites.google.com/site/galdinomcz/ _______________________________________________ R-br mailing list [13]R-br@listas.c3sl.ufpr.br [14]https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem ([15]http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível. _______________________________________________ R-br mailing list [16]R-br@listas.c3sl.ufpr.br [17]https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem ([18]http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível. -- Wagner Hugo Bonat LEG - Laboratório de Estatística e Geoinformação UFPR - Universidade Federal do Paraná _______________________________________________ R-br mailing list [19]R-br@listas.c3sl.ufpr.br [20]https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem ([21]http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível. References 1. http://lattes.cnpq.br/9234772336296638 2. mailto:leonardof@leonardof.med.br 3. http://lattes.cnpq.br/9234772336296638 4. http://en.wikipedia.org/wiki/Generalized_linear_model 5. mailto:geovanecb@yahoo.com.br 6. mailto:mcz.fea@gmail.com 7. mailto:geovanecb@yahoo.com.br 8. mailto:R-br@listas.c3sl.ufpr.br 9. https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br 10. http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia 11. https://sites.google.com/site/galdinomcz/ 12. https://sites.google.com/site/galdinomcz/ 13. mailto:R-br@listas.c3sl.ufpr.br 14. https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br 15. http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia 16. mailto:R-br@listas.c3sl.ufpr.br 17. https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br 18. http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia 19. mailto:R-br@listas.c3sl.ufpr.br 20. https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br 21. http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia
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!
Leonardo Ferreira Fontenelle <http://lattes.cnpq.br/9234772336296638>
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.
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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)
E assim por diante. A wikipedia explica isso em detalhes <http://en.wikipedia.org/wiki/Generalized_linear_model>.
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
_______________________________________________ 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.
-- Manoel Galdino https://sites.google.com/site/galdinomcz/
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-- Wagner Hugo Bonat LEG - Laboratório de Estatística e Geoinformação UFPR - Universidade Federal do Paraná *_______________________________________________* 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.
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De forma geral os erros padrões obtidas por quasi verossimilhança são tidos como robustos no sentido de suportarem má especificação do modelo, tanto na estrutura de erros como propriamente na distribuição da variável resposta. Os modelos quasi não assumem uma distribuição explicitamente para os dados apenas um relacionamento entre média e variancia. Além disso, é possível mostrar que uma grande quantidade de distribuição por exemplo, a familia exponential é descrita apenas pelos primeiros dois momentos e que a função de variancia temp um comportamento do tipo potencia (power variance function), por exemplo, V(mu) = phi*mu^power Se phi e power = 1 vc tem o poisson se p = 0 vc tem a distribuição Normal power = 2 gamma e power = 3 log-normal. Todas são casos particulares da distribuição Tweedie que é descrita pelos 2 primeiros momentos. Em suma, vc precisa apenas dos dois primeiros momentos pra estimar, neste sentido a abordagem é robusta a má especificação, por consequencia os erros são tbm robustos e em geral conservadores. O modelo quasi poisson suporta subdispersion (phi < 1) se vc quer saber mais sobre subdipersion veja http://www.leg.ufpr.br/doku.php/publications:papercompanions:zeviani-jas2014 . Em 8 de agosto de 2014 21:55, Manoel Galdino <mcz.fea@gmail.com> 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!
Leonardo Ferreira Fontenelle <http://lattes.cnpq.br/9234772336296638>
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.
Leonardo Ferreira Fontenelle <http://lattes.cnpq.br/9234772336296638>
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)
E assim por diante. A wikipedia explica isso em detalhes <http://en.wikipedia.org/wiki/Generalized_linear_model>.
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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-- Manoel Galdino https://sites.google.com/site/galdinomcz/
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-- Wagner Hugo Bonat LEG - Laboratório de Estatística e Geoinformação UFPR - Universidade Federal do Paraná *_______________________________________________* 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.
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-- Manoel Galdino https://sites.google.com/site/galdinomcz/
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-- Wagner Hugo Bonat LEG - Laboratório de Estatística e Geoinformação UFPR - Universidade Federal do Paraná
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. [1]Leonardo Ferreira Fontenelle 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 <[2]leonardof@leonardof.med.br>: Obrigado, Wagner! [3]Leonardo Ferreira Fontenelle 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 <[4]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. [5]Leonardo Ferreira Fontenelle 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) E assim por diante. [6]A wikipedia explica isso em detalhes. abçs M 2014-08-06 16:21 GMT-03:00 geovane barbosa <[7]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 <[8]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 <[9]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 _______________________________________________ R-br mailing list [10]R-br@listas.c3sl.ufpr.br [11]https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem ([12]http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível. -- Manoel Galdino [13]https://sites.google.com/site/galdinomcz/ -- Manoel Galdino [14]https://sites.google.com/site/galdinomcz/ _______________________________________________ R-br mailing list [15]R-br@listas.c3sl.ufpr.br [16]https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem ([17]http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível. _______________________________________________ R-br mailing list [18]R-br@listas.c3sl.ufpr.br [19]https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem ([20]http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível. -- Wagner Hugo Bonat LEG - Laboratório de Estatística e Geoinformação UFPR - Universidade Federal do Paraná _______________________________________________ R-br mailing list [21]R-br@listas.c3sl.ufpr.br [22]https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem ([23]http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível. _______________________________________________ R-br mailing list [24]R-br@listas.c3sl.ufpr.br [25]https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem ([26]http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível. -- Manoel Galdino [27]https://sites.google.com/site/galdinomcz/ _______________________________________________ R-br mailing list [28]R-br@listas.c3sl.ufpr.br [29]https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem ([30]http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível. References 1. http://lattes.cnpq.br/9234772336296638 2. mailto:leonardof@leonardof.med.br 3. http://lattes.cnpq.br/9234772336296638 4. mailto:leonardof@leonardof.med.br 5. http://lattes.cnpq.br/9234772336296638 6. http://en.wikipedia.org/wiki/Generalized_linear_model 7. mailto:geovanecb@yahoo.com.br 8. mailto:mcz.fea@gmail.com 9. mailto:geovanecb@yahoo.com.br 10. mailto:R-br@listas.c3sl.ufpr.br 11. https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br 12. http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia 13. https://sites.google.com/site/galdinomcz/ 14. https://sites.google.com/site/galdinomcz/ 15. mailto:R-br@listas.c3sl.ufpr.br 16. https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br 17. http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia 18. mailto:R-br@listas.c3sl.ufpr.br 19. https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br 20. http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia 21. mailto:R-br@listas.c3sl.ufpr.br 22. https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br 23. http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia 24. mailto:R-br@listas.c3sl.ufpr.br 25. https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br 26. http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia 27. https://sites.google.com/site/galdinomcz/ 28. mailto:R-br@listas.c3sl.ufpr.br 29. https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br 30. http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia
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.
Leonardo Ferreira Fontenelle <http://lattes.cnpq.br/9234772336296638>
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!
Leonardo Ferreira Fontenelle <http://lattes.cnpq.br/9234772336296638>
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.
Leonardo Ferreira Fontenelle <http://lattes.cnpq.br/9234772336296638>
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)
E assim por diante. A wikipedia explica isso em detalhes <http://en.wikipedia.org/wiki/Generalized_linear_model>.
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
_______________________________________________ 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.
-- Manoel Galdino https://sites.google.com/site/galdinomcz/
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-- Wagner Hugo Bonat LEG - Laboratório de Estatística e Geoinformação UFPR - Universidade Federal do Paraná
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: [1]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." ([2]20.21 Obtaining robust variance estimates). [3]Leonardo Ferreira Fontenelle 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 <[4]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. [5]Leonardo Ferreira Fontenelle 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 <[6]leonardof@leonardof.med.br>: Obrigado, Wagner! [7]Leonardo Ferreira Fontenelle 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 <[8]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. [9]Leonardo Ferreira Fontenelle 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) E assim por diante. [10]A wikipedia explica isso em detalhes. abçs M 2014-08-06 16:21 GMT-03:00 geovane barbosa <[11]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 <[12]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 <[13]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 _______________________________________________ R-br mailing list [14]R-br@listas.c3sl.ufpr.br [15]https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem ([16]http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível. -- Manoel Galdino [17]https://sites.google.com/site/galdinomcz/ -- Manoel Galdino [18]https://sites.google.com/site/galdinomcz/ _______________________________________________ R-br mailing list [19]R-br@listas.c3sl.ufpr.br [20]https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem ([21]http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível. _______________________________________________ R-br mailing list [22]R-br@listas.c3sl.ufpr.br [23]https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem ([24]http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível. -- Wagner Hugo Bonat LEG - Laboratório de Estatística e Geoinformação UFPR - Universidade Federal do Paraná _______________________________________________ R-br mailing list [25]R-br@listas.c3sl.ufpr.br [26]https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem ([27]http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível. _______________________________________________ R-br mailing list [28]R-br@listas.c3sl.ufpr.br [29]https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem ([30]http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível. -- Manoel Galdino [31]https://sites.google.com/site/galdinomcz/ _______________________________________________ R-br mailing list [32]R-br@listas.c3sl.ufpr.br [33]https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem ([34]http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível. _______________________________________________ R-br mailing list [35]R-br@listas.c3sl.ufpr.br [36]https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem ([37]http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível. -- Wagner Hugo Bonat LEG - Laboratório de Estatística e Geoinformação UFPR - Universidade Federal do Paraná _______________________________________________ R-br mailing list [38]R-br@listas.c3sl.ufpr.br [39]https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem ([40]http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível. References 1. http://dx.doi.org/10.1186/1471-2288-3-21 2. http://www.stata.com/manuals13/u20.pdf 3. http://lattes.cnpq.br/9234772336296638 4. mailto:leonardof@leonardof.med.br 5. http://lattes.cnpq.br/9234772336296638 6. mailto:leonardof@leonardof.med.br 7. http://lattes.cnpq.br/9234772336296638 8. mailto:leonardof@leonardof.med.br 9. http://lattes.cnpq.br/9234772336296638 10. http://en.wikipedia.org/wiki/Generalized_linear_model 11. mailto:geovanecb@yahoo.com.br 12. mailto:mcz.fea@gmail.com 13. mailto:geovanecb@yahoo.com.br 14. mailto:R-br@listas.c3sl.ufpr.br 15. https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br 16. http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia 17. https://sites.google.com/site/galdinomcz/ 18. https://sites.google.com/site/galdinomcz/ 19. mailto:R-br@listas.c3sl.ufpr.br 20. https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br 21. http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia 22. mailto:R-br@listas.c3sl.ufpr.br 23. https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br 24. http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia 25. mailto:R-br@listas.c3sl.ufpr.br 26. https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br 27. http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia 28. mailto:R-br@listas.c3sl.ufpr.br 29. https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br 30. http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia 31. https://sites.google.com/site/galdinomcz/ 32. mailto:R-br@listas.c3sl.ufpr.br 33. https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br 34. http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia 35. mailto:R-br@listas.c3sl.ufpr.br 36. https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br 37. http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia 38. mailto:R-br@listas.c3sl.ufpr.br 39. https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br 40. http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia
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 <http://davegiles.blogspot.com.br/2013/05/robust-standard-errors-for-nonlinear.html> 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 <http://www.stata.com/manuals13/u20.pdf>).
Leonardo Ferreira Fontenelle <http://lattes.cnpq.br/9234772336296638>
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.
Leonardo Ferreira Fontenelle <http://lattes.cnpq.br/9234772336296638>
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!
Leonardo Ferreira Fontenelle <http://lattes.cnpq.br/9234772336296638>
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.
Leonardo Ferreira Fontenelle <http://lattes.cnpq.br/9234772336296638>
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)
E assim por diante. A wikipedia explica isso em detalhes <http://en.wikipedia.org/wiki/Generalized_linear_model>.
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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-- Manoel Galdino https://sites.google.com/site/galdinomcz/
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Manoel, Em princípio concordo com você, mas vou tentar traduzir o que o revisor de Geovane quer. Regressão logística vai dar razão de chances, que não estatísticos costumam não entender ou, pior ainda, entender como uma aproximação da razão de prevalência ou de risco (razão de proporção). Nesse sentido, por mais que teoricamente razão de chances seja ideal para dados binários, o revisor prefere que Geovane apresente a razão de prevalência. Em princípio se usaria regressão log-binomial, mas tem-se defendido uma modificação da Poisson por ter menos dificuldade em convergir ([1]http://dx.doi.org/10.1093/aje/kwh090). [2]Leonardo Ferreira Fontenelle Em Qua 6 ago. 2014, às 16:18, Manoel Galdino 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 <[3]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 _______________________________________________ R-br mailing list [4]R-br@listas.c3sl.ufpr.br [5]https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem ([6]http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível. -- Manoel Galdino [7]https://sites.google.com/site/galdinomcz/ _______________________________________________ R-br mailing list [8]R-br@listas.c3sl.ufpr.br [9]https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem ([10]http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível. References 1. http://dx.doi.org/10.1093/aje/kwh090 2. http://lattes.cnpq.br/9234772336296638 3. mailto:geovanecb@yahoo.com.br 4. mailto:R-br@listas.c3sl.ufpr.br 5. https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br 6. http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia 7. https://sites.google.com/site/galdinomcz/ 8. mailto:R-br@listas.c3sl.ufpr.br 9. https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br 10. http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia
Eu mesmo não entendo razão de chances (!). Motivo pelo qual prefiro interpretar a logística como probabilidade (acho muito mais intuitivo, e são equivalentes. Ou seja, prefiro a invlogit que a logit). Mas ok, não sabia dessas especificidades. Na minha área de origem (Ciência Política), até onde saiba, não há esse tipo de coisa. abçs M 2014-08-08 17:42 GMT-03:00 Leonardo Ferreira Fontenelle < leonardof@leonardof.med.br>:
Manoel,
Em princípio concordo com você, mas vou tentar traduzir o que o revisor de Geovane quer.
Regressão logística vai dar razão de chances, que não estatísticos costumam não entender ou, pior ainda, entender como uma aproximação da razão de prevalência ou de risco (razão de proporção). Nesse sentido, por mais que teoricamente razão de chances seja ideal para dados binários, o revisor prefere que Geovane apresente a razão de prevalência.
Em princípio se usaria regressão log-binomial, mas tem-se defendido uma modificação da Poisson por ter menos dificuldade em convergir ( http://dx.doi.org/10.1093/aje/kwh090).
Leonardo Ferreira Fontenelle <http://lattes.cnpq.br/9234772336296638>
Em Qua 6 ago. 2014, às 16:18, Manoel Galdino 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")
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