[R-br] modelos mistos - funçao para nested ancova

[Catarina Jakovac]

Caro Walmes,
Muito obrigada pela ajuda!!
Você tem algum livro do R sobre modelos mistos em pdf? Ou qual você
indicaria?

Obrigada,
Catarina

2012/4/14 Walmes Zeviani <walmeszeviani em gmail.com>

> Bem, vamos primeiro recapitular para dar check list.
> Você tem 11 unidades, 6 no nível A e 5 no nível B de capoeira (fator da
> parcela). Cada uma dessas 11 foi divida para receber os 2 níveis do fator
> abertura (0% e 35%), então são as 22 subparcelas. Em cada uma das 22
> subparcelas foram colocados 45 exemplares dos dois níveis de espécie (I e
> II). A unidade experimental é o exemplar ou muda. Até aqui são
> 11*2*2*45=1980 registros. A covariável idade (age) é valor observado por
> parcela, portanto 11. A covariável luz é valor observado por muda,
> portanto, 1980. Assim nos temos que os termos de efeito aleatório são
> parcelas (11 níveis), subparcelas (ou capoeira:abertura, 22 níveis) e muda
> (1980 níveis). Este último é o desvio resídual. Os termos de efeito fixo
> são tipo de capoeira (2 níveis), abertura de capoeira (2 níveis), espécie
> (2 níveis) e as covariáveis idade e luz. Então na lme() poderia se declarar
> assim (veja que o CMR não precisa conter os dados verdadeiros, apenas
> representar o design corretamente),
>
> da <- expand.grid(uni=1:11, abr=c("0%","35%"), esp=c("I","II"), mud=1:45)
> str(da)
> da$cap <- factor(ifelse(da$uni<=5, "A", "B"))
> da$age <- runif(11)
> da$luz <- runif(nrow(da))
> da$uni <- factor(da$uni, ordered=FALSE)
> da$sub <- with(da, interaction(uni, abr))
> head(da, 20)
>
> lapply(da, function(x) if(is.factor(x)) levels(x) else NULL)
> da$y <- rnorm(nrow(da))
>
> require(nlme)
>
> m0 <- lme(y~age+luz+cap*abr*esp, random=~1|uni/abr, data=da)
> summary(m0) # estimativas sob uma particular restrição paramétrica
> anova(m0)   # teste de Wald para os termos de efeito fixo do modelo,
> similar a ANOVA.
>
> O que você indica como erro que sair nomes como no summary() abaixo é
> padrão do R e acho que você estava pensando que isso era uma anova. São as
> estimativas dos parâmetros sob uma determinada restrição paramétrica, nesse
> caso a de zerar o efeito do primeiro nível (ordem alfanumérica) de cada
> fator. Isso está explicado nos livros de R que abordam uso da função lm(),
> glm() e demais.
>
>                         Value  Std.Error   DF    t-value p-value
> (Intercept)       -0.14754343 0.10744471 1953 -1.3732033  0.1698
> age                0.22709384 0.11910516    8  1.9066667  0.0930
> luz               -0.00750802 0.08007717 1953 -0.0937598  0.9253
> capB               0.09953498 0.09803749    8  1.0152746  0.3397
> abr35%            -0.06785446 0.09670281    9 -0.7016803  0.5006
> espII              0.06385534 0.09657213 1953  0.6612192  0.5085
> capB:abr35%        0.19696937 0.13092688    9  1.5044227  0.1667
> capB:espII        -0.12451915 0.13076225 1953 -0.9522561  0.3411
> abr35%:espII       0.05027986 0.13669501 1953  0.3678252  0.7130
> capB:abr35%:espII -0.20166323 0.18506593 1953 -1.0896832  0.2760
>
> À disposição.
> Walmes.
>
>
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MSc. Ana Catarina C. Jakovac
PhD. Candidate
Forest Ecology and Forest Management Group

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