Mas se são casos, voce poderia ao inves de modelar as taxas com uma
distribuição para variáveis contínuas
usar as contagens mesmo com modelos binomiais ou Poisson (com offset de
população) ou binomial negativo.
Isto é geral é equivalente mas melhor que modelar as taxas
On Wed, 10 Jun 2015, Samuel luna de almeida wrote:
Muito obrigado Luis, Paulo e Luis!
São zero mesmo (locais onde não há casos para resultarem em taxas)...
Consegui gerar lm para a regressão espacial com os dados originais, com muitos zeros,
porém com a variável normalizada acho q o "-inf" impede...
Será q eu consigo considerar os "-inf" como zero de algum modo? Ou `e o caso de
encontrar um modelo/distribuição mais adequado mesmo?
Agradecido,
Samuel
Em 10 de junho de 2015 10:07, Paulo Justiniano <paulo...@leg.ufpr.br> escreveu:
log(0) = -Inf
Veja que voce tem muitos zeros, mais que 25% dos teus dados, visto que o
1o quartil ainda é zero
Não tenhosugestão específica mas acredito que voce poderia:
- ver se seus zeros são zeros mesmo ou valores "censurados" abaixo de um cento
limite "de detecção"
- sendo zeros mesmo eu procurar por algum modelo/distribuição que
permitisse modelar esta proporção bem razoável de zeros que voce tem nos teus
dados
On Wed, 10 Jun 2015, Samuel luna de almeida wrote:
Bom dia pessoal,
Trabalhando com uma variável de taxas que que apresenta muitos
valores baixos, fui aconselhado a transforma-la com aplicação de log normal
antes de buscar
correlações...
A variável foi transformada e inserida no dataframe passando a
apresentar comportamento normal, no entanto apresenta alguns valores
"-inf" como pode ser visto no
summary copiado abaixo:
TX_J04_10 LOGNTX_J04
Min. : 0.0 Min. :-Inf
1st Qu.: 0.0 1st Qu.:-Inf
Median : 138.4 Median : -4
Mean : 240.7 Mean :-Inf
3rd Qu.: 295.2 3rd Qu.: -4
Max. :9626.1 Max. : 0
Acredito que seja por isso que não estou conseguindo gerar lm para
rodar regressão espacial, veja o erro que aparece:
> baseGN04_lm <- lm(LOGNTX_J04 ~ DV_TOTAL + idhm_N_gri,
data=baseG04)
Error in lm.fit(x, y, offset = offset, singular.ok = singular.ok,
...) :
NA/NaN/Inf in 'y'
Será que é por isso mesmo, alguém poderia me indicar uma resolução?
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