Prezado Igor, boa tarde. Desculpe não ter escrito, mas já havia tentado o modelo logístico e também houve mensagem de erro: fit.logistica<-glm(AVC~FE+Esc+Saude+NDC+Auto,data=dados,family=binomial(link='logit')) *Retornou* Warning message: glm.fit: probabilidades ajustadas numericamente 0 ou 1 ocorreu
Att., *Emerson* Em qua., 22 de jul. de 2020 às 19:05, Igor Eloi <eloi.i...@yandex.com> escreveu: > Olá Emerson, tudo bom? > > Como sua resposta é dicotomica (sim e não), você deve empregar uma > regressão logistica. > > Com isso, certamente as coisas fluirão melhor. > > Abraços > > 22.07.2020, 17:03, "Emerson Cotta Bodevan por (R-br)" < > r-br@listas.c3sl.ufpr.br>: > > Prezados, boa tarde. > > Estou com dificuldade para cálculo de Razão de Prevalência, com > respectivos IC95% para meus dados. > > Meus dados estão com a seguinte estrutura: > Variável resposta: > - ocorrência de AVC (0: Não, 1: Sim) > Variáveis independentes: > - Faixa Etária (18 a 28 - referência, 29 a 39, 40 a 59, 60 a 79 e 80 ou > mais) > - Escolaridade (Nunca estudou - referência, Ens Fun, Ens Med, Ens Sup) > - Saúde (Excelente - referência, Muito Boa, Boa, Regular, Ruim) > - Número Doenças Crônicas (Nenhuma - referência, Uma, Duas ou mais) > - Automedicação (Não - referência, Sim) > > Importante dizer que tenho alta proporção de zeros na variável resposta: > 371 zeros e 11 uns. > > *Tentei inicialmente a regressão de poisson da seguinte forma:* > library(sandwich) > library(lmtest) > fit.poisson=glm(AVC~FE+Esc+Saude+NDC+Auto,data=dados,family=poisson) > *Obtive a seguinte mensagem:* > glm.fit: taxas ajustadas numericamente 0 ocorreu > > *Vi que o problema pode ser o excesso de zeros. Então, lendo algumas > postagens aqui da lista tentei o seguinte:* > library(pscl) > > fit.hurdle<-hurdle(AVC~FE+Esc+Saude+NDC+Auto,dist="poisson",zero.dist="poisson",data=dados) > *Obtive a seguinte mensagem:* > Warning messages: > 1: glm.fit: fitted rates numerically 0 occurred > 2: glm.fit: fitted rates numerically 0 occurred > 3: In value[[3L]](cond) : > Lapack routine dgesv: system is exactly singular: U[7,7] = 0FALSE > *Tentei então* > > fit.zeroinflPoisson<-zeroinfl(AVC~FE+Esc+Saude+NDC+Auto,dist="poisson",link="logit",data=dados) > *Obtive a seguinte mensagem:* > Warning messages: > 1: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred > 2: In value[[3L]](cond) : > sistema é computacionalmente singular: condição recíproca número = > 8.9423e-20FALSE > > Não consigo encontrar uma saída. Alguém pode me dar uma dica? > Agradeço imensamente. > Atenciosamente, > > *Emerson* > , > > _______________________________________________ > 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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