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Commit af55ae13 authored by Eduardo E. R. Junior's avatar Eduardo E. R. Junior
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Corrige referência à figura e divide parágrafo

parent 3b0e039f
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......@@ -359,13 +359,7 @@ acomodar somente superdispersão, pois $E(Y)$ é menor que $V(Y)$ para
qualquer $\phi$. Percebemos também quanto maior o parâmetro $\phi$ mais
$E(Y)$ se aproxima de $V(Y)$, e no limite $\phi \rightarrow \infty$,
$E(Y) = V(Y)$ fazendo com que a distribuição Binomial Negativa se reduza
a Poisson. A relação funcional entre média e variância é ilustrada na
figura \ref{fig:mv-binombeg} onde apesentamos as médias e variâncias
para $\mu$ entre 0 e 10 e $\phi$ entre 0 e 50. O comportamento dessa
relação proporciona um mairo flexibilidade à distribuição em acomodar
superdispersão, uma característica importante exibida nesta figura é que
para a Binomial Negativa se aproximar a Poisson em contagens altas o
$\phi$ deve ser extremamente grande.
a Poisson.
<<mv-binomneg, fig.cap="Relação Média e Variância na distribuição Binomial Negativa", fig.height=4, fig.width=4, fig.show="hide", results="asis">>=
......@@ -407,6 +401,14 @@ mtext(text = expression(phi), side = 3, cex = 1.5,
wrapfigure()
@
A relação funcional entre média e variância é ilustrada na
figura \ref{fig:mv-binomneg} onde apesentamos as médias e variâncias
para $\mu$ entre 0 e 10 e $\phi$ entre 0 e 50. O comportamento dessa
relação proporciona um mairo flexibilidade à distribuição em acomodar
superdispersão, uma característica importante exibida nesta figura é que
para a Binomial Negativa se aproximar a Poisson em contagens altas o
$\phi$ deve ser extremamente grande.
O emprego do modelo Binomial Negativo em problemas se regressão ocorre
de maneira similar aos MLG's, com excessão de que a distribuição só
pertence a família exponencial de distribuições se o parâmetro $\phi$
......
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