Rafael,trabalhei com a assunto e até onde sei tem a mesma interpretação do MGL
via função GLM. Sobre o teste do Chisq não sei bem o que seja! Acho que você
poderia ver outras funções que tem a abordagem de Firth implementada!
André Oliveira Souza. Graduação em Matemática, mestrado em estatística
aplicada.Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Espirito Santo.
IFES
Em Quarta-feira, 6 de Abril de 2016 11:02, Jefferson Ferreira-Ferreira
<[email protected]> escreveu:
Colegas listeiros,
Estou ajustando um modelo logístico com a abordagem de Firth, implementada no
pacote logistf, que serve para diminuir o "bias" advindo da separação quase
linear dos dados. O famoso warning "0 ou 1 ocorreu. Probabilidades ajustadas
para 0 ou 1".
Ocorre que, também por lacunas em conhecimento estatístico, estou com
dificuldade de interpretar os resultados. O que me intriga é o chi quadrado ter
dado infinito para o intercepto e para o primeiro slope (cota). O que isso
significa? A coluna "p" (0 ou 1), o que pode exatamente me informar? Que outras
informações importantes sobre meu modelo podem ser tomadas dese summary? Estou
em meio a leituras sobre isso, mas tenho encontrado dificuldades em encontrar
uma explicação simples e objetiva. Por isso resolvi escrever ao grupo. Se
alguém puder me dar uma luz, seria muito grato.
Obrigado!
Model fitted by Penalized MLConfidence intervals and p-values by Profile
Likelihood Profile Likelihood Profile Likelihood Profile Likelihood Profile
Likelihood
coef se(coef) lower 0.95 upper
0.95 Chisq p(Intercept) -3.664271274 6.121964e-02 -11.711146274
-2.02364627 Inf 0cota 0.164131556 1.898407e-03 0.165001297
0.43176839 Inf 0euc_dist 0.001365946 3.193816e-05 -0.006119111
0.02485933 0 1hand -0.292236449 1.372033e-02 -2.145942673
1.35570275 0 1cota:hand 0.007027402 4.259128e-04 -0.044974804
0.05951507 0 1
Likelihood ratio test=379581.2 on 4 df, p=0, n=389232Wald test = 19581.7 on 4
df, p = 0
Covariance-Matrix: [,1] [,2] [,3] [,4]
[,5][1,] 3.747844e-03 -1.153026e-04 -1.610677e-07 -5.500070e-04
1.705722e-05[2,] -1.153026e-04 3.603948e-06 7.945498e-10 1.708245e-05
-5.335900e-07[3,] -1.610677e-07 7.945498e-10 1.020046e-09 -2.612271e-08
2.927902e-10[4,] -5.500070e-04 1.708245e-05 -2.612271e-08 1.882476e-04
-5.807466e-06[5,] 1.705722e-05 -5.335900e-07 2.927902e-10 -5.807466e-06
1.814017e-07
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