[R-br] GLM model

classic Classic list List threaded Threaded
2 messages Options
Reply | Threaded
Open this post in threaded view
|

[R-br] GLM model

R-br mailing list
Olá boa noite,

Estou utilizando um GLM para análise de incidência de doença. Utilizei o seguinte comando:

Call:
glm(formula = incid ~ factor(bloco) + factor(cod) + cultivar +
    Amostragem, family = quasibinomial("probit"), data = dados)

e obtive os resultados a seguir:

Minha dúvida fica em relação ao AIC: NA, há algo errado no modelo usado?

Deviance Residuals:
     Min        1Q    Median        3Q       Max  
-0.62644  -0.17630  -0.07311   0.07820   0.85815  

Coefficients:
                 Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)     -0.717767   0.107812  -6.658 1.40e-10 ***
factor(bloco)2  -0.002541   0.087289  -0.029   0.9768    
factor(bloco)3  -0.093526   0.089447  -1.046   0.2966    
factor(bloco)4  -0.051161   0.088405  -0.579   0.5632    
factor(cod)2    -0.153266   0.083405  -1.838   0.0671 .  
factor(cod)3     0.027784   0.079826   0.348   0.7280    
factor(cod)4    -1.132366   0.135880  -8.334 3.21e-15 ***
factor(cod)5    -1.266976   0.151660  -8.354 2.79e-15 ***
cultivarParrudo -0.752089   0.084474  -8.903  < 2e-16 ***
cultivarReponte -0.331743   0.071247  -4.656 4.92e-06 ***
Amostragem      -0.038367   0.022256  -1.724   0.0858 .  
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

(Dispersion parameter for quasibinomial family taken to be 0.06977337)

    Null deviance: 39.898  on 299  degrees of freedom
Residual deviance: 18.381  on 289  degrees of freedom
AIC: NA

Number of Fisher Scoring iterations: 7


Minha dúvida fica em relação ao AIC: NA, há algo errado no modelo usado? 


--

-----------------------------------------------------

Lucas Antonio Stempkowski

Eng. Agronômo - UFFS

Mestrando em Produção Vegetal CAV/UDESC

+55 54 99153-0124/ 98448-4633

--------------------------------------------------




Livre de vírus. www.avg.com.

_______________________________________________
R-br mailing list
[hidden email]
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.
Reply | Threaded
Open this post in threaded view
|

Re: [R-br] GLM model

R-br mailing list
A resposta está no 1º parágrafo da vignette para o pacote quasi:  «  Computing “quasi-AIC” (QAIC), in R is a minor pain, because the R Core team (or at least the ones who wrote glm, glmmPQL, etc.) are purists and don’t believe that quasi- models should report a likelihood. »


HTH
--
Cesar Rabak


On Thu, Nov 8, 2018 at 9:34 PM Lucas Stempkowski por (R-br) <[hidden email]> wrote:
Olá boa noite,

Estou utilizando um GLM para análise de incidência de doença. Utilizei o seguinte comando:

Call:
glm(formula = incid ~ factor(bloco) + factor(cod) + cultivar +
    Amostragem, family = quasibinomial("probit"), data = dados)

e obtive os resultados a seguir:

Minha dúvida fica em relação ao AIC: NA, há algo errado no modelo usado?

Deviance Residuals:
     Min        1Q    Median        3Q       Max  
-0.62644  -0.17630  -0.07311   0.07820   0.85815  

Coefficients:
                 Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)     -0.717767   0.107812  -6.658 1.40e-10 ***
factor(bloco)2  -0.002541   0.087289  -0.029   0.9768    
factor(bloco)3  -0.093526   0.089447  -1.046   0.2966    
factor(bloco)4  -0.051161   0.088405  -0.579   0.5632    
factor(cod)2    -0.153266   0.083405  -1.838   0.0671 .  
factor(cod)3     0.027784   0.079826   0.348   0.7280    
factor(cod)4    -1.132366   0.135880  -8.334 3.21e-15 ***
factor(cod)5    -1.266976   0.151660  -8.354 2.79e-15 ***
cultivarParrudo -0.752089   0.084474  -8.903  < 2e-16 ***
cultivarReponte -0.331743   0.071247  -4.656 4.92e-06 ***
Amostragem      -0.038367   0.022256  -1.724   0.0858 .  
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

(Dispersion parameter for quasibinomial family taken to be 0.06977337)

    Null deviance: 39.898  on 299  degrees of freedom
Residual deviance: 18.381  on 289  degrees of freedom
AIC: NA

Number of Fisher Scoring iterations: 7


Minha dúvida fica em relação ao AIC: NA, há algo errado no modelo usado? 


--

-----------------------------------------------------

Lucas Antonio Stempkowski

Eng. Agronômo - UFFS

Mestrando em Produção Vegetal CAV/UDESC

+55 54 99153-0124/ 98448-4633

--------------------------------------------------




Livre de vírus. www.avg.com.
_______________________________________________
R-br mailing list
[hidden email]
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
[hidden email]
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.