GLM com taxas

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GLM com taxas

Mensagem por sibenedet em Qua Maio 25, 2016 9:23 pm

Oi pessoal!

Estou tentando fazer um GLM com taxas: recrutamento, mortalidade, turnover e sobrevivência.
Minhas taxas têm as seguintes amplitudes:
Tx. recrutamento - 0 a 0.9
Tx. mortalidade - -1 a 0
Sobrevivência - 0 a 1.9
Turnover - 0 a 1.9

Iniciei com a taxa de recrutamento e não consigo acertar nenhuma distribuição. A mensagem quanto tento distribuição binomial é:
Warning message:
In eval(expr, envir, enclos) : #sucessos não-inteiro em um glm binomial!

Quando tento a distribuição gamma a mensagem é a seguinte:
Error in family() : 0 argumentos passados para 'gamma', que requer 1

Quanto tento a distribuição log normal a mensagem é a seguinte:
Error in get(family, mode = "function", envir = parent.frame()) :
objeto 'lognormal' de modo 'function' não foi encontrado

Tentei no desespero a distribuição weibull:
Error in glm(TXRECRUT ~ DENSt1 + AMBIENTE + FAMILIA, data = parpop, family = weibull) :
objeto 'weibull' não encontrado

Se alguém puder dar uma ajuda, já revirei aqui tudo e nada... No Fico agradecida!

sibenedet

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Re: GLM com taxas

Mensagem por Prof. Marcos em Seg Maio 30, 2016 8:54 am

Opa, vamos lá, tentar lançar um pouco de luz aí.

A distribuição binomial, senão me engano, vai lidar apenas com valores inteiros, pois é uma distribuição de probabilidades discreta. Não sei se é possível adaptar para o seu problema.

Olhando rapidinho o seu script, percebi que faltam aspas no nome da distribuição, e o último erro vem disso. O correto seria family="weibull"

Agora, a questão é bem mais ampla, claro. Não é bom tentar várias distribuições sem ter uma clareza de quais devem ser mais adequadas para o tipo de dados usados. Você chegou a ver se existem trabalhos semelhantes que lidam com isso usando GLMs? Se achar, veja como abordaram o problema.

O livro do Crawley (The R Book) tem vários exemplos de GLMs, e pode ser que lá tenha alguma coisa parecida, então vale uma olhada. Ele é fácil de achar na internet. Wink

Agora, voltando ao começo: você chegou a tentar fazer tudo usando normal, e conferir os resíduos? É uma boa para começar a pensar no problema.

Vamos nos falando!
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