Boa noite Pessoal,
Estou tentando realizar um contraste com glm com distribuição de
poisson em um fatorial 2x2 e ao final testar se esta tudo OK, mas
esbarei em algumas dúvidas a respeito da interpretação de dados com
distribuição normal x poisson, em meu exemplo tenho:
#---------------------------------------------------------------------------------------------
require(multcomp)
##Dados artificiais - Status (Atacado x Sadio) x Idade(48 x 72)
d <- data.frame(a=factor(sample(c('atacado','sadio'), 100, rep=T)),
b=factor(sample(c('48','72'), 100, rep=T)))
d$y <- as.numeric(d$a)*rpois(100,5)+
as.numeric(d$b)*rpois(100,20)+
as.numeric(d$a)*as.numeric(d$b)*rpois(100, 15)+rpois(100, 40);
##Crio a interação
d$ab <- interaction(d$a, d$b)
##Ajusto o GLM de poisson
glmRes <- glm(y ~ ab, family="poisson", data=d)
##Especificos os contrastes desejados
cntrMat <- rbind("atacado.48-sadio.48"=c(1, -1, 0, 0),
"atacado.72-sadio.72"=c(0, 0, 1, -1),
"atacado.48-atacado.72"=c(1, 0, 0, -1),
"sadio.48-sadio.72"=c(0, 1, 0, -1))
## Testo os contrastes com função glht do pacote multcomp
summary(glht(glmRes, linfct=mcp(ab=cntrMat), alternative="two.sided"),
test=adjusted("none"))
#--------------------------------------------------------------------------------------------------------
Mas agora gostaria de testar manualmente os resultados do primeiro
contraste, se
fossem para uma variável resposta com distribuição normal aplicaria o
teste de t e calcularia
o p valor, mas para dados com distribuição de erros de Poisson?
Alguém poderia me ajudar?
Obrigado,
--
======================================================================
Alexandre dos Santos
Proteção Florestal
IFMT - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Mato Grosso
Campus Cáceres
Caixa Postal 244
Avenida dos Ramires, s/n
Bairro: Distrito Industrial
Cáceres - MT CEP: 78.200-000
Fone: (+55) 65 8132-8112 (TIM) (+55) 65 9686-6970 (VIVO)
e-mails:[email protected]
[email protected]
Lattes: http://lattes.cnpq.br/1360403201088680
======================================================================
_______________________________________________
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.
