Prezados, boa noite. Muito obrigado mais uma vez. Resolvido.
Att., *Emerson* Em 22 de abril de 2016 19:29, sznelwar <[email protected]> escreveu: > Tem o dataset deste exemplo? > > Emerson, segue um exemplo sem erro: > > > a1=glm(ce~fx+pp+di+sx+tb+hf,family="poisson"(link="log")) > > summary(a1,cor=F) > > Call: > glm(formula = ce ~ fx + pp + di + sx + tb + hf, family = poisson(link = > "log")) > > Deviance Residuals: > Min 1Q Median 3Q Max > -1,406 -0,864 -0,703 0,593 1,576 > > Coefficients: > Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) > (Intercept) -1,399 0,196 -7,14 0,00000000000094 *** > fx 0,455 0,211 2,16 0,031 * > pp 0,518 0,263 1,97 0,049 * > di 0,414 0,207 2,00 0,046 * > sx 0,287 0,202 1,42 0,156 > tb -1,177 1,009 -1,17 0,243 > hf -0,338 0,421 -0,80 0,423 > --- > Signif. codes: 0 ‘***’ 0,001 ‘**’ 0,01 ‘*’ 0,05 ‘.’ 0,1 ‘ ’ 1 > > (Dispersion parameter for poisson family taken to be 1) > > Null deviance: 183,26 on 250 degrees of freedom > Residual deviance: 160,98 on 244 degrees of freedom #### Aqui Residual > deviance não é maior do que os graus de liberdade (sugere não haver > overdispersion) > (16 observations deleted due to missingness) > AIC: 383 > > Number of Fisher Scoring iterations: 5 > > #Razões de prevalências > > > exp(a1$coefficients) > (Intercept) fx pp di sx > tb hf > 0,24673 1,57594 1,67850 1,51360 1,33183 > 0,30818 0,71343 > > exp(confint(a1)) # 95% CI for exponentiated coefficients > Waiting for profiling to be done... > 2,5 % 97,5 % > (Intercept) 0,165063 0,35644 > fx 1,035317 2,36868 > pp 0,975754 2,74838 > di 1,015014 2,29550 > sx 0,890559 1,97234 > tb 0,017425 1,39886 > hf 0,278106 1,49427 > > > # Verificando fator de inflação das variancia > > > vif(a1) > fx pp di sx tb hf > 1,0911 1,0722 1,0131 1,0238 1,0084 1,0040 > > sqrt(vif(a1)) > fx pp di sx tb hf > 1,0446 1,0355 1,0065 1,0118 1,0042 1,0020 > > sqrt(vif(a1)) > 2 > fx pp di sx tb hf > FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE > > # Análise de residuos studentizados > > #residuos > > library(MASS) > > sresid > > mean(sresid) > [1] 0,00022105 > > var(sresid) > [1] 1,0093 > > > > #variável dependente > > tab(ce) > freq.abs freq.rel > 0 149 58,9 > 1 104 41,1 > Total: 253 > > Mauricio Cardeal > UFBA > > Em 19/04/2016 22:00, Emerson Cotta Bodevan escreveu: > > Prezados... > Executei o comando sugerido pelo Mauricio > > *mod1<-glm(PoliFar~ClassEco+Educ,family="poisson"(link="log"),data=dmha2)* > > e estou encontrando a seguinte mensagem de erro > > > > * Error in if (any(y < 0)) stop("negative values not allowed for the > 'Poisson' family") : valor ausente onde TRUE/FALSE necessário Além disso: > Warning message: In Ops.factor(y, 0) : ‘<’ not meaningful for factors* > Meus dados estão no seguinte formato: (*data frame dmha2*): > > *ClassEco Educ PoliFar * > > *A 0-2 S * > > > *D-E 3-5 N B 12+ S * > > *A 6-8 S * > > *C 9-11 N * > > *D-E 0-2 S * > *... ... ...* > > Vocês sabem o que está errado? > Att., > > > *Emerson* > > Em 19 de abril de 2016 19:03, Emerson Cotta Bodevan <[email protected] > <http://../../../undefined//[email protected]>> escreveu: > >> Obrigado Mauricio. >> Vou executar aqui. >> Att., >> >> >> >> *Emerson* >> >> Em 19 de abril de 2016 19:01, Mauricio Cardeal <[email protected] >> <http://../../../undefined//[email protected]>> escreveu: >> >>> Emerson, você pode tentar assim: >>> >>> modelo=glm(variavel dependente ~ variaveis >>> independentes,family="poisson"(link="log")) >>> exp(modelo$coefficients) >>> summary(modelo) >>> >>> Para os intervalos de confiança use a função confint: >>> >>> exp(confint(modelo)) # 95% CI for exponentiated coefficients >>> >>> Mauricio Cardeal >>> UFBA >>> >>> >>> Em 19/04/2016 18:37, Emerson Cotta Bodevan escreveu: >>> >>> Olá Marco! >>> Obrigado pela dica. Depois de ler as referências e sugestões, vi que >>> (apesar de minha resposta ser dicotômica) , como meu estudo é transversal, >>> o melhor é usar a Regressão de Poisson com variância Robusta. >>> A dica do Maurício Cardeal. Agora... como construo o IC da Razão de >>> Prevalência? >>> Agradeço a todos. >>> >>> >>> *Emerson* >>> >>> Em 19 de abril de 2016 17:22, Marco Nunes <[email protected] >>> <http://../../../undefined//[email protected]>> escreveu: >>> >>>> Olá Emerson >>>> >>>> O uso da razão de prevalência na regressão logística já foi reapondido. >>>> Para o cálculo de razão de prevalência (assim como risco relatico e >>>> razão de odds também) utilizo o pacote "epiR". >>>> Encaminho um tutorial abaixo. >>>> >>>> >>>> # Exemplo de utilização do epi.2by2 para calculo da razão de prevalencia >>>> >>>> library(epiR) >>>> >>>> dat rownames(dat) colnames(dat) dat >>>> epi.2by2(dat = as.table(dat), method = "cross.sectional", conf.level = >>>> 0.95, units = 100, homogeneity = "breslow.day", outcome = "as.columns") >>>> >>>> >>>> Prof. Dr. Marco Antonio Prado Nunes >>>> Departamento de Medicina/UFS >>>> >>>> ------------------------------ >>>> Date: Sat, 9 Apr 2016 15:49:02 -0300 >>>> From: [email protected] >>>> <http://../../../undefined//[email protected]> >>>> To: [email protected] >>>> <http://../../../undefined//[email protected]> >>>> Subject: Re: [R-br] Razão de prevalência >>>> >>>> >>>> Obrigado César. >>>> Vou verificar. >>>> Abraço, >>>> >>>> >>>> *Emerson* >>>> >>>> Em 8 de abril de 2016 14:30, Cesar Rabak <[email protected] >>>> <http://../../../undefined//[email protected]>> >>>> escreveu: >>>> >>>> Olá Emerson, >>>> >>>> Embora a referência apresentada pelo Leonardo seja recente e >>>> interessante, pode acontecer que devido a exigências do veículo que você >>>> publicará, orientação ou chefia, o cálculo tenha que seguir com a RL >>>> regular para os IC da RP. >>>> >>>> Nesse caso, recomendo a leitura de um artigo mais "clássico" e que tem >>>> boas referências e código e R: >>>> http://www.scielo.br/pdf/csp/v31n3/0102-311X-csp-31-03-00487.pdf >>>> >>>> HTH >>>> -- >>>> Cesar Rabak >>>> >>>> 2016-04-07 15:21 GMT-03:00 Emerson Cotta Bodevan <[email protected] >>>> <http://../../../undefined//[email protected]>>: >>>> >>>> Prezados, boa tarde. >>>> Estou usando regressão logística, tendo como resposta a ocorrência ou >>>> não de uma doença comum (alta prevalência). >>>> Como calcular a *razão de prevalência* e seus intervalos de confiança? >>>> Estudo transversal. >>>> Algum pacote adequado? >>>> Agradeço qualquer ajuda. >>>> >>>> *Emerson* >>>> _______________________________________________ >>>> R-br mailing list >>>> [email protected] >>>> <http://../../../undefined//[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. >>>> >>>> >>>> _______________________________________________ >>>> R-br mailing list >>>> [email protected] >>>> <http://../../../undefined//[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. >>>> >>>> _______________________________________________ R-br mailing list >>>> [email protected] >>>> <http://../../../undefined//[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 forne�a c�digo m�nimo >>>> reproduz�vel. >>>> >>>> _______________________________________________ >>>> R-br mailing list >>>> [email protected] >>>> <http://../../../undefined//[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. >>> >>> >>> >>> _______________________________________________ >>> R-br mailing [email protected] >>> <http://../../../undefined//[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 forne�a c�digo >>> m�nimo reproduz�vel. >>> >>> >>> _______________________________________________ >>> R-br mailing list >>> [email protected] >>> <http://../../../undefined//[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. >> >> > > _______________________________________________ > R-br mailing [email protected] > <http://../../../undefined//[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 forne�a c�digo > m�nimo reproduz�vel. > > > _______________________________________________ > 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 forne�a > c�digo m�nimo reproduz�vel. > > _______________________________________________ > 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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