Muchas gracias Antonio.

¿Cómo se hace para obtener el Theta inicial?

¿la intepretación de los coeficientes en una binomial negativa es similar a
la de la regresión de Poisson?  ¿Se extrae el antilogaritmo del coeficiente?

Saludos,

Manuel

El 12 de abril de 2011 23:05, Antonio José Sáez Castillo
<ajsaez@ujaen.es>escribió:

> Una distribución binomial negativa podría ser adecuada. De hecho, una
> extensión de la binomial negativa, como la distribución de Waring
> generalizada, termina convergiendo a una distribución binomial negativa.
> Puedes ver que la mejora en la bondad del ajuste de la binomial negativa
> con respecto a la Poisson es sustancial (te muestro también las salidas.).
>
> datos<-c(1280, 1262, 1290, 1321, 1318, 1232, 1742, 1351, 1271, 1398,
> 1295, 1460, 1431, 966, 1474, 1831, 1453, 1274,971, 1286, 1403, 1488,
> 1666, 1406, 1432, 1503, 1739,1411, 1361, 1223, 1303, 1452, 1293, 1353,
> 1383, 1390,1402, 1307, 1438, 1398, 1440, 1427, 1414, 1323, 1340,1968,
> 1825, 1251, 1897, 876, 442, 948, 1548, 1535)
> datos<-data.frame(y=datos)
> glm.nb(y~1,data=datos)
>
>    Call:  glm.nb(formula = y ~ 1, data = datos, init.theta = 25.57251534,
>         link = log)
>
>    Coefficients:
>    (Intercept)
>            7.23
>
>    Degrees of Freedom: 53 Total (i.e. Null);  53 Residual
>    Null Deviance:      54.55
>    Residual Deviance: 54.55        AIC: 762.7
>
>
>
> glm(y~1,family="poisson",data=datos)
>
>    Call:  glm(formula = y ~ 1, family = "poisson", data = datos)
>
>    Coefficients:
>    (Intercept)
>            7.23
>
>    Degrees of Freedom: 53 Total (i.e. Null);  53 Residual
>    Null Deviance:      2607
>    Residual Deviance: 2607         AIC: 3097
>
>
> library(GWRM)
> GWRM.fit(y~1,data=datos)$aic
>
>    [1] 764.7715
>
>
>
> El 12/04/2011 20:58, r-help-es-request@r-project.org escribió:
>
>    ----------------------------------------------------------------------
>
>    Message: 1
>    Date: Tue, 12 Apr 2011 07:59:51 -0600
>    From: Manuel Spínola<mspinola10@gmail.com>
>    To:r-help-es@r-project.org
>    Subject: [R-es] Modelo para datos de conteos
>    Message-ID:<BANLkTin3Xibq7JefqcDVSv5mt3zSmj-x0Q@mail.gmail.com>
>    Content-Type: text/plain
>
>    Estimados compañeros de la lista,
>
>    Estoy intentando modelar la riqueza de especies florísticas de una
> región de
>    América Latina pero la variable respuesta (riqueza) tiene un
> comportamiento
>    muy particular.  Son conteos en el orden de los cientos y miles, valor
>    mínimo 442, máximo 1968.  La variable muestra atípicos "hacia arriba y
> hacia
>    abajo", pero si hago una transformación logarítmica no corrijo los
> atípicos.
>
>
> >     >  dput(riq$riqueza)
>    c(1280L, 1262L, 1290L, 1321L, 1318L, 1232L, 1742L, 1351L, 1271L,
>    1398L, 1295L, 1460L, 1431L, 966L, 1474L, 1831L, 1453L, 1274L,
>    971L, 1286L, 1403L, 1488L, 1666L, 1406L, 1432L, 1503L, 1739L,
>    1411L, 1361L, 1223L, 1303L, 1452L, 1293L, 1353L, 1383L, 1390L,
>    1402L, 1307L, 1438L, 1398L, 1440L, 1427L, 1414L, 1323L, 1340L,
>    1968L, 1825L, 1251L, 1897L, 876L, 442L, 948L, 1548L, 1535L)
>
>    Yo estoy pensando en usar un modelo con la función binomial negativa ya
> que
>    los datos muestran sobredisperisón para realizar un modelo de Poisson.
>
>    ¿Sería esto correcto?
>    ¿Existen otras alternativas?
>
>    Muchas gracias,
>
>    Manuel Spínola
>
>
>
>    -- *Manuel Spínola, Ph.D.* Instituto Internacional en Conservación y
>    Manejo de Vida Silvestre Universidad Nacional Apartado 1350-3000
>    Heredia COSTA RICA mspinola@una.ac.cr mspinola10@gmail.com Teléfono:
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> Dr. Antonio José Sáez Castillo
> Dpto. de Estadística e Investigación Operativa
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