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

Quinta Dezembro 19 18:34:12 BRST 2013

O modelo de acordo com o que entendi é apenas um intercepto aleatório pros
blocos e o efeito espacial, se é possível estimar na função gls() eu não
sei, pelo que o Walmes fala é possível estruturar os resíduos sem problemas
mas colocar mais um efeito aleatório de bloco acho que não. O Walmes pode
confirmar ...
Agora sem olhar seus dados o modelo teoricamente é estimável como é tudo
gaussiano, você pode escrever a verossimilhança e maximizar numericamente,
deve ser um problema bem estável. No nosso livro do SINAPE tem um exemplo
de geoestatístico pode te ajudar a começar. Tudo que precisa fazer é somar
mais uma matriz na matriz de covariâncias marginal.

www.leg.ufpr.br/mcie

Em 18 de dezembro de 2013 13:07, Luiz Roberto Martins Pinto <
luizroberto.uesc em gmail.com> escreveu:

> Penso que 'Blocos' não pode ser considerado como efeito fixo.
> Blocos são agrupamentos particulares das repetições. Portanto são
> repetições.
> Para que os testes estatísticos sejam válidos as repetições tem que ser
> aleatórias, caso contrário o experimento não tem valor, posto que as
> repetições são tendenciosas e as conclusões não podem ser inferidas para a
> população.
> Além disto o resíduo (aleatório) contém a interação blocos*tratamentos,
> que, portanto, deve ser aleatória. Note que no delineamento em que os
> tratamentos são aleatorizados nos blocos o gl do resíduo é (t-1)*(b-1). O
> resíduo é sempre aleatório porque o bloco é aleatório.
>
>
> Luiz Roberto Martins Pinto
> Prof. Pleno/DCET/UESC
> Laboratório de Estatística Computacional
> Universidade Estadual de Santa Cruz
> Ilhéus-Bahia
>
> luizroberto.uesc em gmail.com
> skype: lrmpinto
> http://lattes.cnpq.br/2732314327604831
>
>
>
>
> Em 18 de dezembro de 2013 10:37, Wagner Bonat <wbonat em gmail.com> escreveu:
>
> 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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