[R-br] Modelo mixto - Erro

[Felipe]

Fernando,

Por que você usa na função lmer o argumento /REML=FALSE/ se na função 
lme o /default /é exatamente a estimação /REML///?
Você não está comparando coisas diferentes?

?lme
method: a character string.  If ‘"REML"’ the model is fit by
           maximizing the restricted log-likelihood.  If ‘"ML"’ the
           log-likelihood is maximized.  Defaults to ‘"REML"’.


E os NA's produzidos não seriam devido você estar definindo tempo como 
efeito fixo e aleatório?
modelo0 <- 
lme(GAS~HIDRAT*DILU*TEMP,random=~1|TEMP,weights=varIdent(form=~1|TEMP),data=dados)


Ao gerar um gráfico com seus dados notei uma diferença na inclinação da 
variável GAS ao longo do tempo:

library(lattice)
xyplot(GAS~TEMP|HIDRAT+DILU, groups = BLOC ,data=dados,type='b')

Como sugestão eu ajustaria um modelo considerando o intercepto e a 
inclinação como efeito aleatório e sem o efeito fixo da variável DILU:

# Intercepto
modelo0 <- lme(GAS~HIDRAT*as.numeric(TEMP),random=~1|BLOC,
                weights=varIdent(form=~1|TEMP), data=dados)

# Inclinação
modelo0.1 <- 
lme(GAS~HIDRAT*as.numeric(TEMP),random=~as.numeric(TEMP)-1|BLOC,
                weights=varIdent(form=~1|TEMP), data=dados)

# Intercepto e Inclinaçãp
modelo0.2 <- lme(GAS~HIDRAT*as.numeric(TEMP),random=~as.numeric(TEMP)|BLOC,
                weights=varIdent(form=~1|TEMP), data=dados)

anova(modelo0,modelo0.1,modelo0.2)

                 Model   df      AIC              BIC logLik           
Test          L.Ratio         p-value
modelo0       1     13     814.6697     854.2343 -394.3349
modelo0.1     2     13     782.5680     822.1325 -378.2840
modelo0.2     3     15     773.8100     819.4613     -371.9050     2 vs 
3     12.75806      0.0017

-- 
Atenciosamente
Felipe E. Barletta Mendes
Estatístico(UFPR) - Conre3 9766-A
Mestrando em Bioestatística(UEM)
+55 (41)-92077191
+55 (41)-33287216

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