[R-br] Blocos com algumas repetições do material
Eder David Borges da Silva
eder em leg.ufpr.br
Sábado Outubro 20 21:31:22 BRT 2012
Walmes,
Obrigado pela explicação, mais creio que possa não ter sido claro em minha
descrição, não tenho bloco dentro dos locais, são os locais o meu "Bloco".
Se eu não repetir essas cultivar dentro dos locais eu não tenho a
possibilidade de estimar a variância dentro do local.
Minha maior duvida e sobre a codificação das repetições que se colocando 2
e 1, como se fosse rep 1 e 2 isso estaria correto.
dados <-
expand.grid(Variedade=factor(c(letters[1:3],letters[1:5])),Local=factor(1:NL))
dados$Rep <-(rep(c(2,2,2,1,1,1,1,1),t=NL))
dados$Resp <- sort(rnorm(nrow(dados)))+10
desta forma minha duvida vem mais em saber se o modelo declarado desta
forma:
m1 <- lmer(Resp~1+(Rep|Local)+(1|Variedade),dados)
esta estimando os componentes de forma correta.
Então a grande questão é como declarar a Rep.
Obrigado
Em 20 de outubro de 2012 20:59, Walmes Zeviani
<walmeszeviani em gmail.com>escreveu:
> Éder,
>
> Na simulação faltou o efeito de bloco. Bem, nas formulas para efeito
> aleatório da nlme e lme4 nos temos que declarar usando termos que vão antes
> de depois da barra em pé | (pipe). Antes da barra nos colocamos um fator de
> efeito fixo e após um de efeito aleatório. Assim, essas expecificações tem
> a seguinte interpretação
>
> * (1|local) : 1 representa o parâmetro beta_0 ou intercepto e com isso
> dizemos que os níveis de local são de efeito aleatório e incidem no
> intercepto, ou seja, esses desvios somam-se ao intercepto e existe um para
> cada nível de local;
> * (1|local)+(x|local) : considerando x numérico (ex: dose, tempo) estamos
> dizendo que o efeito aleatório de local incide em b_0 e b_1 que o
> coeficiente angular, taxa de incremento por unidade de x, e isso é o modelo
> de intercepto e inclinação aleatório, note que x tem efeito fixo.
> * (1|local)+(trat|local): considerando trat como fator, isso significa que
> o efeito aleatório de local causa desvios em cada um dos parâmetros
> associados aos níveis de trat (efeito fixo). Dificilmente você ira declarar
> uma formular com um fator antes do pipe, aqui será estimado uma variância
> para bloco dentro de cada nível de trat, pouco usado. Na prática poderia-se
> ter (ano|local), que significa que para ano o efeito de local tem uma
> variância diferente (demora bastante para estimar).
> * (1|local:bloco): com isso você declara que existe uma fonte de variação
> cujos níveis são as combinações (produto cartesiano) dos níveis dos fatores
> envolvidos e que o efeito deste incide no intercepto.
>
> Bem, com isso o termo que você incluiu (0+Rep|Local) não tem sentido
> olhando para sua descrição do experimento, embora coisas sejam estimadas.
> Na realidade, se você repete níveis de um fator dentro do bloco você
> aumenta a precisão na estimativa daqueles repetidos e aumenta a informação
> para estimação do erro resídual. Você não precisa declarar essa fonte de
> variação, ela "sai por diferença". Como é o ultimo termo de efeito
> aleatório (que todo modelo tem) não precisa ser declarado. Então acredito
> que você não esteja definindo corretamente o modelo que você descreveu. Se
> você muda a estrutura do efeito aleatório algum impacto terá nas
> estimativas dos efeitos fixos, por isso que m0 e m1 diferem. No CMR abaixo
> eu simulo do modelo que entendi da sua descrição e faço ajustes de alguns
> modelos alternativos.
>
>
> #------------------------------------------------------------------------------------------
> # Experimento com efeito de locais, locais/bloco e variedade
> # dados artificiais (usando muitos níveis para estimativas ficarem
> próximas dos valores
> # usados na simulação, facilita depuração)
> nl <- 20; nb <- 5; nc <- 12; nr <- 3; nu <- nc+nr
> # efeito de local ~N(0, 2), 20 locais
> l <- rnorm(nl, 0, 2)
> # efeito de local/bloco ~N(0, 1), 5 blocos por local
> lb <- rnorm(nl*nb, 0, 1)
> # efeito de local/bloco/unidade ~N(0, 0.5), 8 unidades por bloco
> lbu <- rnorm(nl*nb*nu, 0, 0.5)
> # efeito de cultivar ~N(0, 1.5), 5 cultivares
> c <- rnorm(nc, 0, 1.5)
> da1 <- expand.grid(ano=gl(2,1), local=gl(nl,1), bloco=gl(nb,1),
> cultivar=gl(nc,1), r=1)
> da2 <- expand.grid(ano=gl(2,1), local=gl(nl,1), bloco=gl(nb,1),
> cultivar=gl(nr,1), r=2)
> da <- rbind(da1, da2)
> Z <- with(da, cbind(model.matrix(~-1+local),
> model.matrix(~-1+local:bloco),
> model.matrix(~-1+cultivar)))
> dim(Z)
> ranef <- c(l, lb, c)
> length(ranef)
> X <- model.matrix(~ano, da)
> y <- X%*%c(1,0)+Z%*%ranef+lbu
>
> require(lme4)
>
> # modelo declarado é o mesmo usado para simular
> m0 <- lmer(y~ano+(1|local)+(1|local:bloco)+(1|cultivar), data=da)
> summary(m0)
>
> # local fixo, bloco dentro de local e cultivar aleatório
> m1 <- lmer(y~ano+local+(1|local:bloco)+(1|cultivar), data=da)
> summary(m1)
>
> # cultivar fixo, bloco dentro de local aleatório
> m2 <- lmer(y~ano+cultivar+(1|local/bloco), data=da) # local/bloco =
> local+local:bloco
> summary(m2) # cultivares mais repetidas, 1:3, tem menor erro padrão
>
> # efeito de local/bloco com variâncias diferentes nos anos (omiti o outros
> efeitos)
> m3 <- lmer(y~(ano|local/local), data=da)
> summary(m3) # cultivares mais repetidas, 1:3, tem menor erro padrão
>
>
> #------------------------------------------------------------------------------------------
>
> À disposição.
> Walmes.
>
> ==========================================================================
> Walmes Marques Zeviani
> LEG (Laboratório de Estatística e Geoinformação, 25.450418 S, 49.231759 W)
> Departamento de Estatística - Universidade Federal do Paraná
> fone: (+55) 41 3361 3573
> VoIP: (3361 3600) 1053 1173
> e-mail: walmes em ufpr.br
> skype: walmeszeviani
> twitter: @walmeszeviani
> homepage: http://www.leg.ufpr.br/~walmes
> linux user number: 531218
> ==========================================================================
>
>
> 2012/10/20 tiago souza marçal <tiagosouzamarcal em hotmail.com>
>
>> Não sei se eu entendi bem mas a sua duvida é saber qual dos modelos
>> abaixo usar?
>>
>> Yijk = m + Gi + B/Ajk + Aj + GAij + Eijk
>>
>> Yijk = m + Gi + Bk + Aj + GAij + Eijk
>>
>> Att.
>>
>> Tiago.
>>
>> ------------------------------
>> Date: Sat, 20 Oct 2012 15:36:31 -0300
>> From: eder em leg.ufpr.br
>> To: R-br em listas.c3sl.ufpr.br
>> Subject: Re: [R-br] Blocos com algumas repetições do material
>>
>>
>>
>> Boa tarde Pessoal,
>>
>> Tenho experimentos em blocos(Locais) e dentro deles gostaria de por
>> algumas de repetições de alguns tratamentos para estimar a variância dentro
>> do bloco, que desconfio ser grande. Por exemplo, tenho 5 Cultivares
>> gostaria de repetir 3 delas dentro do bloco, tendo ao todo 8 parcelas, o
>> ideal seria ter uma repetição de tudo, porem na pratica isso não
>> é possível.
>> Minhas duvidas são:
>> 1) Estou definindo de maneira correta essas repetições dentro do modelo?
>> 2) Como o método de calculo dos dois modelos abaixo é igual para os
>> efeitos fixos, por que o intercepto esta com valores diferentes?
>> 3) Neste dois casos(m0 e m1, abaixo) o BLUP seria a média mais o efeito
>> da cultivar?
>> Obrigado pela ajuda
>>
>> require(lme4)
>> ### Simulando dados
>> dados <-
>> expand.grid(Variedade=factor(c(letters[1:3],letters[1:5])),Local=factor(1:5))
>> dados$Rep <- factor(rep(c(2,2,2,1,1,1,1,1),t=5))
>> dados$Resp <- sort(rnorm(nrow(dados)))
>> dados
>>
>> ### Modelos
>> # Sem efeito dentro do local
>> m0 <- lmer(Resp~1+(1|Local)+(1|Variedade),dados)
>> summary(m0)
>> ranef(m0)
>> # Com efeito dentro do local
>> m1 <- lmer(Resp~1+(0+Rep|Local)+(1|Variedade),dados)
>> summary(m1)
>> ranef(m1)
>>
>>
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