[R-br] Partição de estimativas em GLM

[Fernando Souza]

Obrigado Walmes, era exatamente o que eu queria. Eu tinha em mente que 
deveria utilizar a função glht mas não sabia como. A questão é criar as 
matrizes de comparação. Preciso aprender mais sobre isso. Você teria 
algum material sobre a construção dessas matrizes ou recomenda algum 
texto?
Obrigado pela atenção.

Em Sáb 10 Mai 2014 22:29:10 BRT, walmes . escreveu:
> Basicamente não existe segredo para reproduzir a mesma análise. O modo
> mais direto é declarar o modelo para estimar os parâmetros separados
> para cada nível do fator, depois montar as matrizes correspondentes às
> funções lineares e submetê-las à glht() ou qualquer outra função que
> permita inferências para funções lineares de parâmetros. O pacote car,
> contrast e gmodels têm funções equivalentes à glht(), minha preferida.
>
> ##-----------------------------------------------------------------------------
>
> m0 <- lm(Y~0+estudo/X, DATA)
> summary(m0)
>
> m0$assign
> tapply(coef(m0), m0$assign, mean)
>
> ## Matriz de pesos.
> m <- rbind(rep(1, nlevels(DATA$estudo))/nlevels(DATA$estudo))
>
> require(multcomp)
>
> ## Intercepto médio.
> X <- cbind(m, 0*m)
> summary(glht(m0, linfct=X), test=adjusted(type="none"))
>
> ## Inclinação média.
> X <- cbind(0*m, m)
> summary(glht(m0, linfct=X), test=adjusted(type="none"))
>
> ## As inclinações para cada nível saem no próprio summary() do modelo
> ## quando se declara o modelo na forma ~0+fator/numérica. Para
> ## conhecimento, pode ser feito assim.
>
> M <- diag(nlevels(DATA$estudo))
> X <- cbind(M, 0*M)
> summary(glht(m0, linfct=X), test=adjusted(type="fdr"))
>
> X <- cbind(0*M, M)
> summary(glht(m0, linfct=X), test=adjusted(type="fdr"))
>
> ##-----------------------------------------------------------------------------
>
> À disposição.
> Walmes.
> ​
>
>
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