[R-es] Interpretación de salida de un GLM

[Juan Seco Lopez]

Estimada comunidad, tengo unas dudas que son muy básicas creo, pero es mi
primera incursión en GLM.
Estoy ajustando un modelo binomial a unos datos de germinación. El modelo
es muy sencillo, tengo un factor "Condicion" con dos niveles: "a" y "b"
(nivel de humedad en suelo). Por otro lado, tengo una variable explicativa
"HF" (horas frío=estratificación) que va de 0 a 2160 (en el modelo esta
variable es HFe por estandarizada y centrada).
Acá van mis preguntas:
                 - ¿cómo interpreto la salida? Si, por ejemplo, me
encuentro bajo la "condicion a", ¿no incluyo los
términos +1.97820*Condicionb y +1.22376*Condicionb*HFe?
                 - cuando tengo que reemplazar los valores HFe en la
fórmula, ¿tengo que utilizar los valores centrados y estandarizados o
puedo usar los valores "crudos" HF?  Pregunto esto porque perdería
reproducibilidad del modelo si utilizo los datos centrados

Les dejo el summary de mi modelo y agradezco de antemano su colaboración.
Saludos


Call:
glm(formula = prop ~ Condicion + HFe + Condicion * HFe, family = binomial,
    data = datos)

Deviance Residuals:
    Min       1Q   Median       3Q      Max
-4.0365  -1.2027   0.0994   0.9577   3.4023

Coefficients:
                          Estimate     Std. Error        z value
 Pr(>|z|)
(Intercept)          -1.17749    0.04484          -26.262           < 2e-16
***
Condicionb         1.97820     0.06434          30.745            < 2e-16
***
HFe                    -0.20626    0.04503          -4.581
 4.64e-06 ***
Condicionb:HFe 1.22376     0.06667          18.355            < 2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)

    Null deviance: 1923.94  on 139  degrees of freedom
Residual deviance:  348.59  on 136  degrees of freedom
AIC: 875.09

Number of Fisher Scoring iterations: 4

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