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

[Guilherme Moraes Ferraudo]

Td otimo Olympio.

Abs

Em 9 de maio de 2012 20:54, Olympio Neto <olympiotneto em gmail.com> escreveu:

>  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>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.
>>
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>> Walmes Marques Zeviani
>> LEG (Laboratório de Estatística e Geoinformação, 25.450418 S, 49.231759 W)
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