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

[Cássio Dessotti]

Senhores, novamente meu muito obrigado pela ajuda, pelas diversas sugestões e discussões que foram levantadas, e pelo material indicado... tenho bastante conteúdo a analisar que foi abordado nestes emails.


Wagner, este mapa que você cita que poderia ser feito com os resíduos, não é o mapa de krigagem né? Verificarei o modelo matern que você citou... muito bem lembrado!!

Walmes, achei muito interessante seu ponto de vista a respeito de retirar o fator blocos do modelo. Realmente, se o experimento foi planejado com os blocos, eles possivelmente tem sua função no modelo e devem ser "significativos" e relevantes. Considerarei sua sugestão (observação), optando então pelo modelo - dentre os que possuem o efeito de blocos - com menor AIC.

Elias, abusando um pouco mais da sua boa vontade, você sabe algum material interessante de validação cruzada que eu possa estudar? Existe alguma função no R que você poderia me indicar para analisar o meu modelo escolhido? E por fim, você considera mais interessante eu aplicar o critério de validação apenas no modelo escolhido, ou em todos os modelos trabalhados? 

Muito obrigado a todos por todo o auxílio e atenção.
Grande abraço.
Cássio Dessotti.



Em Sexta-feira, 20 de Dezembro de 2013 11:52, walmes . <walmeszeviani em gmail.com> escreveu:
 
Wagner e Elias já contribuíram no sentido dos testes e gráficos dos resíduos. Eu só tenho uma observação a fazer que á a seguinte. Será que o bloco pode ser omitido na análise?


Bem, quando trabalhamos em modelos de regressão em situações que não são de experimentos planejamos, é comum testarmos e abandonarmos variáveis do modelo. Numa situação de experimento planejado um pouco de cuidado deve ser tomado. Nos meus cursos eu já fui questionado sobre isso. Vamos contextualizar. Imagine um experimento fatorial com dois fatores (A e B) em delineamento de blocos. Suponha que a interação seja não significativa. O modelo maior considerado para os dados é


E(y) = constante+bloco+A+B+A:B,


Se a interação é nula, então eu caio no modelo logo acima desse que é

E(y) = constante+bloco+A+B.


Predição de valores e testes de médias, por exemplo, seriam baseados nesse modelo menor. Os pesquisadores não foram favoráveis a isso, diziam que não se pode fazer isso porque a soma de quadrados (SQ) da interação se junta ao resíduo, deixando ele maior, perdendo poder. Não exatamente. Aumenta-se SQ, mas aumenta-se os graus de liberdade, o quadrado médio pouco se altera. Então se o efeito de blocos for nulo pode-se abandonar do modelo? Bem, discutindo com outras pessoas, conclui que isso não deve ser feito pelo fato de bloco não representar tão somente um efeito no modelo mas também uma restrição à casualização na hora de montar o experimento. Por isso acredito que esse termo não deveria ser abandonado.


Na minha humilde opinião, em pesquisa em agronomia, os blocos têm sido usados mais como maneira de deixar o experimento mais organizado (no sentido de layout mesmo) do que cumprir o papel de blocos. Não que esse seja seu caso. Bem, de qualquer forma, minha sugestão é de manter os blocos tem todos os modelos.


À disposição.

Walmes.


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