[R-br] Componentes de variância - dúvida

Sexta Maio 18 10:37:26 BRT 2012

Muito bom Andre! Na verdade a tabela inteira seria interessante, mas quando
rodo o deviance(summary(fm1))ˆ2  obtenho isso:

          ML         REML         ldL2        ldRX2      sigmaML
 sigmaREML        pwrss
4.907226e+06 4.875134e+06 5.543775e+04 2.717787e+00 2.158984e-05
2.165971e-05 4.519695e-05
        disc         usqr         wrss          dev         llik
 NULLdev
3.557687e-05 5.302714e-07 3.557710e-05           NA           NA
NA

Como vc gerou aquela tabela? Foi com o lme4 mesmo?

Abs

Em 18 de maio de 2012 10:22, andrebvs <andrebvs em bol.com.br> escreveu:

> Bom dia Fernando, para você identificar a variância residual utilize o
> seguinte comando:
>
> VarR = deviance(summary(fm1))[6]^2
> VarR
> *
> *Mude apenas o valor "6" que está em colchetes para a linha que se
> encontra sua variância residual de sua análise, como no meu caso eu tinha 4
> efeitos aleatórios (Q, L, C, T), utilizei a linha 6 contando a partir do
> titulo "variance" como mostra o quadro abaixo: *
>
> **Random effects:
> Groups   Name        Variance Std.Dev.
> Q        (Intercept) 1.2490   1.11761
> L        (Intercept) 1.9913   1.41115
> C        (Intercept) 0.7901   0.88888
> T        (Intercept) 1.8454   1.35846
> Residual                1.4658   1.21070 **
>
> *espero ter ajudado*.
>
> Att.
> André Barbosa Ventura da Silva*
>
>
> ------------------------------
> Em 17/05/2012 13:17, *Fernando Colugnati < fernando em ipti.org.br >*escreveu:
>
>  #Pessoal, estou analisando um experimento que procura avaliar as fontes
> de variabilidade em um processo de medição. São 101 pacientes, #onde são
> realizadas 5 medidas em 2 imagens de endotélio, ou seja, para cada paciente
> tenho 10 replicações, 5 em cada imagem (variável #medida no dataframe
> abaixo). Entendo que tenho um modelo misto, pois considero os pacientes
> como efeito aleatório (a variablidade entre eles #é enorme) e também as
> imagens, já que podem ser tiradas de diferentes partes do antebraço do
> paciente.
>  #Especifiquei este modelo com o lme4 para uma das medidas que quero
> analisar, o diâmetro do endotélio pós-oclusão:
>  fm1 <- lmer(abps ~ replicacao + (replicacao|medida) + (medida|id3),
> medidas)
>  #e gostaria de estimar o % da variância de cada componente, e para isso
> preciso da variância total, que é a soma de todas, inlcuindo dos #efeitos
> fixos, do aleatório e tbm dos resíduos. Está especificação está correta, na
> opinião dos especialistas em experimentos? (não é meu #caso)
>  #Rodando, após o modelo
>  VarCorr(fm1, type="varcov")
> anova(fm1)
>  #como identifico a variância residual? Na verdade me enrolei um pouco
> com a saída do VarCorr, e mesmo pesquisando no Google, não achei nada que
> #apresente este tipo de propósito de análise (é um estudo de R&R, onde
> quero mostrar que a variabilidade das replicações, ou do operador, é a #de
> menor culpa neste processo).
>  #Segue um pedaço dos dados:
>  #> dput(medidas[1:20,])
>  structure(list(abpre = c(0.382, 0.383, 0.386, 0.386, 0.383, 0.386,
> 0.384, 0.387, 0.386, 0.383, 0.339, 0.335, 0.342, 0.335, 0.339,
> 0.357, 0.342, 0.346, 0.343, 0.35), abps = c(0.412, 0.412, 0.415,
> 0.404, 0.408, 0.408, 0.393, 0.408, 0.408, 0.408, 0.382, 0.386,
> 0.386, 0.386, 0.386, 0.383, 0.383, 0.379, 0.379, 0.379), abs = c(0.03,
> 0.029, 0.029, 0.018, 0.025, 0.022, 0.009, 0.021, 0.022, 0.025,
> 0.043, 0.051, 0.044, 0.051, 0.047, 0.026, 0.041, 0.033, 0.036,
> 0.029), id3 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L,
> 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), replicacao = c(1L, 2L, 3L, 4L,
> 5L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L
> ), medida = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L,
> 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), abpre2 = c(0.407, 0.408, 0.399,
> 0.404, 0.401, 0.404, 0.413, 0.413, 0.416, 0.407, 0.318, 0.318,
> 0.325, 0.325, 0.318, 0.314, 0.315, 0.316, 0.322, 0.322), abps2 = c(0.458,
> 0.452, 0.452, 0.455, 0.459, 0.465, 0.456, 0.459, 0.462, 0.462,
> 0.372, 0.382, 0.392, 0.386, 0.365, 0.386, 0.382, 0.369, 0.382,
> 0.382), abs2 = c(0.051, 0.044, 0.053, 0.051, 0.058, 0.061, 0.043,
> 0.046, 0.046, 0.055, 0.054, 0.064, 0.067, 0.061, 0.047, 0.072,
> 0.067, 0.053, 0.06, 0.06), X_Imedida_1 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L,
> 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L),
> X_ImedXrepli_1 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L,
> 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L)), .Names = c("abpre",
> "abps", "abs", "id3", "replicacao", "medida", "abpre2", "abps2",
> "abs2", "X_Imedida_1", "X_ImedXrepli_1"), row.names = c(NA, 20L
> ), class = "data.frame")
>  Abraço
>  --
> Fernando A.B. Colugnati
>  --
> Fernando A.B. Colugnati
>
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