[R-br] Função estimate para o R

Sexta Setembro 23 09:39:16 BRT 2011

> Caro Walmes, Os comando utilizados até agora foram os seguintes
>
>
>
> RegFixo<-glm(Y~-1+as.factor(estudo)/X,family=gaussian(),data=Pierre3)#considera
> os efietos fixos porém considere o efeito do estudo
> library("car")
> Anova(RegFixo,type="III",test.statistic="F") #produz a soma de quadrados
> tipo III
> anova(RegFixo,test="F")#produz a soma de quadrados tipo I
> summary(RegFixo)
>
>
> Acontece que necessito estimar o modelo baseado nos erros padrões estimados
> pela função glm e assim obter o intercepto total e a inclinação total do
> modelo. E não sei qual função ou como fazer isto.
>
>
> Eu anexei o artigo para q você olhe caso seja necessário. trata-se de um
> passo a passo apresentado pelo autor para a realização de meta-analises.Ele
> fornece o banco de dados utilizado bem como apresenta os comando utilizados
> no SAS por ele. Eu estou repetindo os passo a passos para compreender o
> pensamento por trás deste tipo de análise, porém quero realizá-los no R!
>
>
> Abaixo segue o banco de dados (também coloquei em anexo em formato csv)
>
>
>
> Base de dados
>
>
>
>
>
>
>    obs                  estudo
>           X           Y
>
>
>
>
>
> 1 1 1.16391 -2.92296
>  2 1 1.94273 -1.03365
>  3 1 2.50229 -1.00383
>  4 1 3.98627 1.33325
>  5 1 4.36177 1.13752
>  6 1 4.98954 1.59278
>  7 2 2.1091 -1.33751
>  8 2 2.28976 -1.14376
>  9 2 2.45645 -1.09304
>  10 2 4.95084 1.4274
>  11 2 5.92572 2.99572
>  12 3 2.09605 -0.70073
>  13 3 2.30059 -1.11007
>  14 3 3.90388 0.17334
>  15 3 5.15574 2.38882
>  16 3 5.57553 1.78167
>  17 3 5.60523 3.09353
>  18 4 3.1955 0.18097
>  19 4 4.32691 0.7431
>  20 4 5.04092 1.947
>  21 4 5.17521 1.07029
>  22 4 5.57254 2.71423
>  23 4 5.59532 2.43982
>  24 5 2.31878 0.26487
>  25 5 4.06027 1.99979
>  26 6 2.48122 1.31151
>  27 6 2.73224 1.32218
>  28 6 3.66628 2.52286
>  29 6 4.15568 2.83423
>  30 6 4.57694 2.99086
>  31 6 4.86356 3.90049
>  32 7 2.767 1.18358
>  33 7 2.79859 1.70206
>  34 7 2.97074 1.84639
>  35 7 3.85289 3.13155
>  36 7 6.24981 5.27271
>  37 7 6.80389 5.85844
>  38 8 2.74107 -0.26691
>  39 8 3.72445 1.32567
>  40 8 4.51721 1.04086
>  41 8 5.18536 2.40105
>  42 9 3.24046 3.12334
>  43 9 3.2864 3.52558
>  44 9 4.52824 4.29043
>  45 9 5.10468 4.04917
>  46 9 5.40578 5.55135
>  47 9 7.25461 7.2311
>  48 10 3.09531 3.31464
>  49 10 3.13951 2.5785
>  50 10 3.86928 4.0819
>  51 10 6.40856 6.6731
>  52 10 7.35976 6.8001
>  53 10 7.95716 8.2098
>  54 11 3.24974 2.8825
>  55 11 3.25369 4.8511
>  56 11 4.4005 4.3538
>  57 11 4.74897 6.076
>  58 11 4.96576 5.9062
>  59 12 3.00403 2.5733
>  60 12 3.1542 3.9324
>  61 12 4.95652 5.8456
>  62 12 5.35746 5.2066
>  63 12 5.62651 6.3312
>  64 12 6.53297 6.6019
>  65 12 6.6958 6.9498
>  66 12 7.83844 8.1031
>  67 13 5.44713 6.4838
>  68 13 5.82682 6.2341
>  69 13 6.76986 7.8937
>  70 13 6.87949 6.9477
>  71 13 8.47819 8.1336
>  72 14 4.31493 5.228
>  73 14 5.70501 6.0941
>  74 14 6.70113 7.6858
>  75 15 4.11223 5.2129
>  76 15 4.55329 5.2169
>  77 15 4.75641 6.1755
>  78 15 5.0742 5.7492
>  79 15 5.90125 6.5407
>  80 15 6.84886 6.7004
>  81 15 8.87813 10.2425
>  82 16 4.25114 5.3359
>  83 16 6.50762 9.1897
>  84 16 6.52857 8.4259
>  85 16 6.67694 8.2782
>  86 16 6.79539 8.3206
>  87 16 8.62833 10.4385
>  88 17 6.47237 7.6132
>  89 17 6.73826 7.7381
>  90 17 7.57947 8.5328
>  91 17 8.11267 8.9045
>  92 17 9.18169 9.7732
>  93 18 5.49319 6.6492
>  94 18 5.62711 6.4464
>  95 18 6.67182 8.5909
>  96 18 7.4494 9.2077
>  97 18 8.13165 9.365
>  98 18 8.31896 9.5025
>  99 18 8.74606 10.3598
>  100 18 8.92038 9.4361
>  101 18 9.43227 11.0051
>  102 19 6.06067 7.9306
>  103 19 7.98874 10.1887
>  104 19 8.35784 10.9856
>  105 19 9.52789 11.507
>  106 19 9.68213 12.6051
>  107 20 7.15668 9.9928
>  108 20 9.61256
> 12.2149
>
>
>
> grato pela atenção
>
>
>
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