[R-br] Modelo de efeito misto com correlacao AR1
Rubem Kaipper Ceratti
rubem_ceratti em yahoo.com.br
Quarta Maio 4 21:01:46 BRT 2011
Tura,
da forma como vc escreveu o modelo com 'correlation=corAR1(,form=~1|Bloco)', vc está dizendo que dentro de cada bloco existe uma sequência de observações com estrutura de dependência AR(1), o que não é o caso. O efeito aleatório aí é o de indivíduo (Idd), não o de bloco. Tente da seguinte forma:
modelo<-lme(valor~Gr+factor(Bloco)+Escol,random=~1|Idd,correlation=corAR1(,form=~1|Idd))
summary(modelo)
Assim vc tem o efeitos dos blocos (fixo) e com um coeficiente phi relativo à estrutura de autocorrelação das observações de cada indivíduo e que se supõe que é igual para todos os indivíduos.
Att.,Rubem
--- Em qua, 4/5/11, Bernardo Rangel Tura <tura em centroin.com.br> escreveu:
De: Bernardo Rangel Tura <tura em centroin.com.br>
Assunto: [R-br] Modelo de efeito misto com correlacao AR1
Para: r-br em listas.c3sl.ufpr.br
Data: Quarta-feira, 4 de Maio de 2011, 16:18
Caros colegas,
Estou precisando de um ajuda para um modelo de efeito misto com
correlação AR1
A auto correlação se justifica pois os pacientes devem apreender e obter
melhores resultado de um bloco para outro
então usei os seguinte comando
-------------------------------------------------------
base <- read.csv('jogov2.csv')
require(nlme)
modelo <- lme(valor~Gr+Idd+Escol,random=~1|Bloco,correlation=corAR1(,
form=~1|Bloco) ,data=base)
summary(modelo)
-----------------------------------------------------
Que resultou em
-----------------------------------------------------
Linear mixed-effects model fit by REML
Data: base
AIC BIC logLik
3928.017 3958.571 -1957.009
Random effects:
Formula: ~1 | Bloco
(Intercept) Residual
StdDev: 2.480127 6.846336
Correlation Structure: AR(1)
Formula: ~1 | Bloco
Parameter estimate(s):
Phi
0.1407996
Fixed effects: valor ~ Gr + Idd + Escol
Value Std.Error DF t-value p-value
(Intercept) -1.7057456 1.8249072 577 -0.934703 0.3503
GrB 1.7242603 0.6606029 577 2.610131 0.0093
Idd -0.0479666 0.0178547 577 -2.686502 0.0074
Escol 0.3441736 0.0926290 577 3.715615 0.0002
Correlation:
(Intr) GrB Idd
GrB -0.068
Idd -0.415 -0.101
Escol -0.602 -0.227 0.001
Standardized Within-Group Residuals:
Min Q1 Med Q3 Max
-3.16689925 -0.56838036 -0.09641692 0.55523377 3.66357685
Number of Observations: 585
Number of Groups: 5
-------------------------------------------------------
Agora vem o problema eu preciso saber se o efeito aleatório tem um média
diferente diferente entre o grupo B e o grupo A e além disso se o valor
de Phi é diferente para os dois grupos
Alguém pode me ajudar ?
Ps. Base em anexo
--
[]s
Tura
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