Fernando, Talvez não todos pensam como eu, mas o modelo de regressão e os modelos anova são, no fundo, a mesma coisa. Ambos são modelos de regressão, só que quando as covariáveis são categóricas costumou-se chamar de modelos anova. A mais relevante distinção é que o primeiro tem posto completo e o segundo não. Os modelos de anova são então modelos de regressão com diferentes interceptos. Sendo assim, analisar dados multinomiais de experimentos (que geralmente possui fatores categóricos) não deveria causar dificuldade, a não ser pela mudança da distribuição. No multinomial você tem as categorias do fator experimental e as categorias da sua variável resposta. Os parâmetros envolvidos são medidas relacionadas aos dois. Pra mim isso é complicador. Nesses casos, o melhor é simular dados com parâmetros conhecidos, rodar o modelo e comparar as saídas com os valores usados para gerar os dados.
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