[R-br] Modelo misto - Coeficiente parcial de determinação

[Fernando Souza]

caros amigos,

Estou tentando calcular o coeficiente parcial de determinação, para um 
efeito de modelo misto, conforme recomendação do livro do Kutner et al 
2004 (Applied linear statistical models, 5º edição; para edições 
anteriores a 4º o autor principal era o Neter). Nesse livro ele calcula 
ess R2parcial com:

R2parcial = (SSE(X1)-SSE(X1,X2)) / SSE(X1) ; onde SSE(X1) é a soma de 
quadrado do erro do modelo reduzido (modelo sem a variável de interesse) 
e SSE(X1,X2) a soma de quadrado mo modelo completo (contendo todas as 
variáveis)

Esse R2 mede a porcentagem de redução da variação da variável resposta 
quando a variável de interesse é adicionada ao modelo.

Ele propõe para modelo linear generalizado. Desconfio que para modelo 
misto não seja realizado da mesma forma devido ao modelo aleatório.
Na função abaixo utilizei  a função resid() para obtenção dos resíduos e 
realizar as soma de quadrado, no entanto esse resíduo é resultado do 
modelo de efeito fixo e aleatório. Há uma forma de remover o resíduo do 
modelo fixo dos modelos por meio do comando : modelo.lme$residuals[,1].

minha dúvida é  como eu devo me proceder para obter esta estatística.


R2parcial <- function(modelocompleto,modeloreduzido){
SSR.compl<-sum(resid(modelocompleto)^2)
SSR.reduz<- sum(resid(modeloreduzido)^2)
R2P <- (SSR.reduz-SSR.compl)/SSR.reduz
return(paste("R2 parcial:",round(R2P,3)))
}
#um pequeno exemplo. somente para demonstração, não considerei os 
ajustes necessários a esses dados.

library(nlme) #o banco de dados Gasoline, está presente no pacote nlme

modelocompleto <- 
lme(yield~endpoint+API+vapor+ASTM,random=~1|Sample,data=Gasoline)
modeloreduzido 
<-lme(yield~API+vapor+ASTM,random=~1|Sample,data=Gasoline) # reduçao 
gerada pela variavel endpoint
R2parcial(modelocompleto,modeloreduzido)