oi Diego, Não valeria a pena padronizar o esforço amostral ANTES da análise, com rarefação ou sample-based rarefação? abraços, Adriano
Em 1 de novembro de 2012 18:53, Diego Pujoni <[email protected]>escreveu: > Olá Pessoal, possuo uma variável preditora que é o número de espécies > exóticas de peixes encontrados no lago i. Entretanto, para cada lago, eu > possuo um esforço amostral diferente, isto é, existem lagos que foram > amostrados apenas uma vez e lagos que foram amostrados 10 vezes. De forma > que eu possuo uma incerteza maior para o lago que só foi amostrado uma > única vez. Gostaria de incluir estas incertezas no ajuste e tentei utilizar > o argumento "weights". Entretanto a escala dos meus pesos influencia muito > o desvio residual. Existe uma forma correta para especificar estes pesos? > > Obrigado > > Sp = c(2,2,3,2,2,4,0,0,3,3,0,1,5,2,3,2,0,2,3) > Peso = c(8,8,10,8,8,10,8,8,10,10,1,1,2,1,1,1,2,1,1) > Var1 = c(1.48,1.65,2.50,2.20,1.48,2.29,2.83,3.59,2.29,1.65,2.70,4.94, > 3.96,15.30,1.01,1.01,0.51,1.79,1.79) > Var2 = c(1.48,0.00,0.00,0.00,0.00,0.00,2.83,3.59,0.00,0.00,14.99,4.94, > 0.00,15.30,0.00,0.00,0.51,0.00,0.00) > > GLM = glm(Sp~Var1+Var2-1,family=poisson) > summary(GLM) > GLM1 = glm(Sp~Var1+Var2-1,weights = Peso, family=poisson) > summary(GLM1) > > > Diego PJ > > _______________________________________________ > R-br mailing list > [email protected] > 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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