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

Sexta Dezembro 20 06:53:15 BRST 2013

Elias, Walmes e Wagner, antes de mais nada muito obrigado pela ajuda.

Elias muito bem observado o problema de identificabilidade acarretado pelo confundimento de longitude com blocos, já que os blocos "estão em linha". 

Estudarei o material sugerido por você, Wagner.

Walmes muito obrigado pelas linhas de comando que resolveram o modelo 3, com meus dados reais, já que no CMR coloquei apenas alguns dados para possibilitar a reprodução. Disponho de um grupo de experimentos em blocos ao acaso com 6 tratamentos, 5 blocos e 4 locais. A variável resposta é altura de plantas de cana-de-açúcar. Os blocos estão "em linha" o que acaba confundindo "longitude" com "blocos" mas sua sugestão para meu M3 (seu M4) resolveu muito bem. Pesquisarei esta literatura que você citou a respeito da questão de blocos ser considerado fixo ou aleatório.

Walmes, construí diversos modelos alternando blocos (fixo, aleatório ou sem efeito), variâncias de locais (a mesma ou diferentes) e função espacial para a matriz R (exponencial, esférica e gaussiana), e optei pelo modelo exponencial sem efeito de blocos e com homogeneidade de variâncias como o "melhor" observando os valores de AIC.

Você acha que o critério de AIC (ou BIC - apesar de nem sempre apontarem o mesmo modelo) é suficiente para a escolha de um modelo? Seria necessário o uso do critério de validação cruzada neste caso?

A partir do modelo selecionado (análise conjunta), posso extrair os resíduos condicionais estudentizados, separá-los segundo locais, para em cada local construir semivariogramas destes resíduos, verificando a "força" da dependência, e realizar krigagem em cada área (trabalhando com os resíduos para "limpar" os dados de seus efeitos de tratamentos e demais efeitos). 

Muito grato pela força,
Cássio Dessotti.

Em Quinta-feira, 19 de Dezembro de 2013 18:35, Wagner Bonat <wbonat em gmail.com> escreveu:

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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