[R-br] Funções lme e gls - modelos mistos

[Wagner Bonat]

Por que não considera os blocos como efeito fixo ?

Você vai assumir que a estrutura do efeito espacial é sempre a mesma dentro
dos blocos ?


Em 17 de dezembro de 2013 16:00, Cássio Dessotti <
cassiodessotti em yahoo.com.br> escreveu:

> Olá pessoal, boa tarde!!
>
> Estou trabalhando com um grupo de experimentos em blocos ao acaso, com
> dados georreferenciados (x,y), buscando comparar modelos mistos (usuais)
> com modelos mistos que levam em conta a dependência espacial, utilizando
> de funções geoestatísticas na matriz de resíduos (R).
>
> Consigo construir o modelo M1 (BA) com efeito de blocos aleatório a partir
> da função "lme", além do modelo M2 (Exp-H) que desconsidera o efeito de
> blocos, e considera uma função exponencial na matriz de covariâncias para
> os resíduos, além de considerar variâncias diferentes para os 2 locais.
>
> 1) A primeira questão está no modelo M3 (BA-Exp-H) que deve "unir" as
> características dos dois anteriores, considerando efeito de blocos
> aleatório, função exponencial para a matriz de covariâncias, além de
> heterogeneidade de variâncias, porém não consegui tal realização nem por
> meio da função "lme", nem por "gls". Seria necessário o uso de uma outra
> função? Como eu poderia trabalhar com este modelo no R?
>
> 2) A segunda questão é o seguinte: a partir do modelo que eu selecionar
> (provavelmente por AIC), desejo extrair os resíduos condicionais
> estudentizados, e separá-los segundo seus locais, para que em cada local eu
> possa construir semivariogramas destes resíduos, verificando a "força" da
> dependência, e realizar a krigagem de cada área (trabalhando com os
> resíduos para "limpar" os dados de seus efeitos de tratamentos e demais
> efeitos). Posso seguir esta linha? Acredito que é um ganho de informação
> trabalhar com todos os locais (análise conjunta) neste sentido, ao invés de
> fazer todo esse processo em cada local separadamente.
>
> Muito obrigado desde já pela atenção.
> Abraço a todos.
> Cássio Dessotti.
>
> ### Segue o código (com dados fictícios) para exemplificar o meu problema:
>
> local <- as.factor(c(rep(1,6),rep(2,6))); blo <-
> as.factor(rep(c(rep(1,3),rep(2,3)),2))
> lat <- as.factor(rep(1:3,4)) ; long <-
> as.factor(rep(c(rep(1,3),rep(2,3)),2))
> blo_local <-
> as.factor(c(rep("1_1",3),rep("2_1",3),rep("1_2",3),rep("2_2",3)))
> trat <- as.factor(c(2,3,1,1,3,2,1,3,2,3,2,1))
> resp <- c(2,1.9,1.9,1.8,2,1.9,2,2.1,2.3,2,1.9,1.8)
> dados <- data.frame(local,trat,blo,lat,long,blo_local,resp)
>
> require(nlme)
> ### M1 - BA (efeito de blocos aleatório)
> M1 <- lme(resp ~ 1 + trat + local + local:trat,
> random = list(blo_local = pdIdent(~1)),
> method = "REML", na.action = na.omit, data=dados, keep.data=FALSE)
>
> ### M2 - Exp H (sem efeito de blocos - função exponencial para R -
> heterogeneidade de variâncias nos locais)
> M2 <- gls(resp ~ 1 + trat + local + local:trat,
> weight=varComb(varIdent(form = ~ 1|local)),
>
> correlation=corExp(form=~as.numeric(as.character(lat))+as.numeric(as.character(long))|local,
> metric="euclidean", nugget=FALSE), method="REML", na.action=na.omit,
> data=dados)
>
> ### M3 - BA-Exp-H (PROBLEMA - blocos aleatórios - função exponencial -
> heterogeneidade de variâncias)
> M3 <- gls(resp ~ 1 + trat + local + local:trat, random = list(blo_local =
> pdIdent(~1)),
> weight=varComb(varIdent(form = ~ 1|local)),
> correlation=corExp(form = ~
> as.numeric(as.character(lat))+as.numeric(as.character(long))|local,
> metric="euclidean", nugget=FALSE), method="REML", na.action=na.omit,
> data=dados)
>
>
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Wagner Hugo Bonat
LEG - Laboratório de Estatística e Geoinformação
UFPR - Universidade Federal do Paraná
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