[R-es] Interpretación de salida de un GLM
Juan Seco Lopez
ju@n@eco|opez @end|ng |rom gm@||@com
Lun Sep 14 21:44:18 CEST 2020
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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Más información sobre la lista de distribución R-help-es