[R-br] Teste de médias em GLMM com covariável!

[Olympio Neto]

Ferraudo, tudo bem?

Cara, quando li a mensagem, pensei a mesma coisa! Cada dia aprendo mais 
com o Walmes.
Parabéns, Walmes. Poucas vezes li uma explicação tão simples e didática 
de uma análise de covariâncias.

Abs

Olympio


Em 09/05/2012 18:29, Guilherme Moraes Ferraudo escreveu:
> Walmes, o mestre da didática. Parabéns!!
>
> Walmes não deu para assistir a sua comunicação. Esepro que tenha 
> transcorrido tudo bem.
>
> Abs
>
> Em 9 de maio de 2012 16:05, Walmes Zeviani <walmeszeviani em gmail.com 
> <mailto:walmeszeviani em gmail.com>> escreveu:
>
>     Ivan,
>
>     Vamos primeiro primeiro apodar as arestas a fim de fazer a coisa
>     rolar. Você tem um experimento com um fator de 5 níveis nominais,
>     denominado de F. Cada animal é uma unidade experimental do qual se
>     observa uma resposta y e uma covariável x. Acredita-se que x afeta
>     y e portanto quer-se remover esse efeito para poder estudar a
>     variação explicada por F. Pode-se supor que F e x tenham efeitos
>     aditivos (sem interação) ou pode-se assumir que existe interação.
>     Na ausência de interação as diferenças entre níveis de F são as
>     mesmas sem importar o nível de x, mas o mesmo não vale para
>     presença de interação, de forma que, você deve definir
>     antecipadamente em que nível(is) de x quer comparar níveis de F.
>     Não sei o CMR é exatamente o que você tem, pois o CMR não parece
>     ser um caso de modelo misto porque animal é a unidade experimental
>     e não um fator de agrupamento (embora para Poisson este seja um
>     modelo estimável), enfim... vou considerar um glm fixo, daí é só
>     fazer as devidas extensões para o glmm.
>
>     da <- data.frame(F=gl(5,20), x=runif(5*20))
>     da$Ey <- with(da, exp(1+as.numeric(F)/2+(as.numeric(F)-2)/3*x))
>     da$y <- with(da, rpois(F,
>     lambda=exp(1+as.numeric(F)/2+(as.numeric(F)-2)/3*x)))
>     with(da, tapply(y, F, mean))
>
>     require(lattice)
>     xyplot(y~x, groups=F, data=da, type="a")
>
>     ac0 <- glm(y~F*x, data=da, family=poisson)
>     anova(ac0, test="Chisq")
>     betas <- coef(ac0)
>
>     require(doBy)
>     # médias populacionais marginais em x=0.5
>     mpm <- popMatrix(ac0, effect="F", at=list(x=0.5))
>     mpm%*%betas
>     exp(mpm%*%betas)
>
>     # diferença nas médias populacionais marginais duas à duas
>     nlevels(da$F)
>     comp <- t(combn(1:nlevels(da$F), 2))
>     rownames(comp) <- apply(comp, 1, paste, collapse="-")
>
>     dmpm <- t(apply(comp, 1, function(vs) mpm[vs[1],]-mpm[vs[2],]))
>     rownames(dmpm) <- rownames(comp)
>
>     apply(dmpm, 1, function(x) x%*%betas)
>
>     require(multcomp)
>     summary(glht(ac0, linfct=mpm))  # médias populacionais marginais
>     summary(glht(ac0, linfct=dmpm)) # contraste entre as médias
>     populacionais marginais
>
>     # na verdade isso não é a média, mas sim o exp() disso
>
>     E é isso aí Ivan. Esse procedimento aí que fiz foi o que deixou um
>     determinado software famoso por dar esses resultados aos usuários.
>     Trata-se de algo que, depois de fazer pela primeira vez e
>     entender, passa a ser trivial.
>
>     À disposição.
>     Walmes.
>
>     ==========================================================================
>     Walmes Marques Zeviani
>     LEG (Laboratório de Estatística e Geoinformação, 25.450418 S,
>     49.231759 W)
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>     Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e
>     forneça código mínimo reproduzível.
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