#Exercício: #Baixe o arquivo besouro.csv. Os dados descrevem o efeito de diferentes concentrações de insecticida na mortalidade dos #besouros. Estime a probabilidade da mortalidade em função do nível do insecticida. R library(bbmle) library(car) #uútil para o calculo do logit empirico dos 0 e 1s com a função logit source("plot-profmle.r") besor<-read.table("besouro.csv",sep=",", header=T) #Funcao logistica logistica<-function(x) { exp(x)/(1+exp(x)) } #graficando e chutando valores iniciais bes.logit<-logit(besor$affected/besor$exposed) plot(besor$conc,bes.logit) mod.1<-mle2(besor$affected~dbinom(logistica(a + b*besor$conc), size = besor$exposed), start=list(a =-3, b =0.5)) mod.2<-glm(cbind(affected,exposed-affected)~conc,data=besor,binomial) #perfis e intervalos de confiança perfil<-profile(mod.1) plot(perfil) plot.profmle(perfil) confint(perfil) #Gráfico propor<-besor$affected/besor$exposed plot(besor$conc,propor, cex=besor$exposed/25, ylab="Probabilidade de morte", xlab="Concentração veneno" ) a.est<-coef(mod.1)[1] b.est<-coef(mod.1)[2] curve(logistica(a.est + b.est*x),add=T, col="red")