[R-br] Ajuda com particionamento de soma de quadrados usando nlme

[Olympio Neto]

Walmes, muito obrigado pela resposta.

Eu sou estatístico e sabia que o REML não trabalha com o teste F pela 
partição de soma de quadrados. Eu acho que me expressei mal. Queria 
mostrar somente o que queria fazer e relendo a mensagem, realmente 
parece que quero fazer partição de SQ... bobeira minha e desde já, 
desculpe. Era para ser o exemplo.

Outra coisa, eu tentei reproduzir o código do meus dados ... não serviu? 
Para mim, isso era um CMR. Reproduzi a estrutura dos meus dados e tentei 
mostrar o que fiz e o exemplo da forma como seriam as partições dos testes.
Quanto às dicas, vou tentar anova com modelos aninhados... não tinha 
pensado nisso e é relativamente fácil. Usei o teste anova (mod1, mod2) 
para ver qual melhor estrutura de correlação funcionava e tal, mas para 
testar os elementos fixos, não fiz. O pacote aod não conheço, vou estudá-lo.

Peço desculpas novamente por não me fazer entender e quando você tiver 
um tempo, escreve um tópico sobre dados com medidas repetidas... ia ser 
uma bênção, isso!

Abs e obrigado.

Olympio


Em 25/03/2012 17:37, Walmes Zeviani escreveu:
> Olympio,
>
> Quando estimação é REML ou ML não existe esse personagem soma de 
> quadrados. Os testes de hipótese para os termos de efeito fixo não são 
> feitos por uma estatística F de uma análise de variância. Usamos a 
> estatística F de um teste de Wald. Quando você pede anova() de um 
> objeto nlme, você não recebe um quadro de análise de variância, mas um 
> quadro de teste de Wald. Isso porque anova() é uma função genérica, 
> ela olha para classe do objeto e então retorna uma saída apropriada. 
> Dessa forma, lm e aov retornam anovas, glm retornam quadro de 
> deviance, lme retorna teste de Wald, e assim vai. Então, não existe 
> anova (SQ, QM, F...) para modelos aleatórios. Mesmo assim, acredito 
> que seja possível fazer testes particionados semelhante ao que fazemos 
> com summary(..., split=). Uma possível solução seria o ajuste de 
> modelos aninhados/seqüenciais e a comparação do ajuste pelo 
> anova(modelo1, modelo2). Outra possíbilide é usar a função 
> aod::wald.test() para fazer esses testes de "particionamento de 
> hipótese". Consulte um estatístico ou um livro de modelos lineares e 
> veja a documentação do pacote. Um CMR é bem vindo.
>
> À disposição.
> Walmes.
>
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