[R-br] Modelos Mistos e Lattice (Grafico de predições)

[Cesar Rabak]

> packages <- c("tidyr", "nlme""latticeExtra","lattice")
Erro: unexpected string constant in "packages <- c("tidyr",
"nlme""latticeExtra""
>
> #Instala pacotes necessários, se ja tiver instalado ativa-o
> for(p in packages){
+ if(!require(p,character.only = TRUE)) install.packages(p)
+ library(p,character.only = TRUE)
+ }
Error in packages : objeto 'packages' não encontrado
>


2018-07-13 17:48 GMT-03:00 Fernando Souza via R-br <r-br em listas.c3sl.ufpr.br
>:

> Caros colegas
>
> Desejo fazer um gráfico, semelhante ao retornado pela função
> augPred{nlme}, contendo os valores observados, os valores preditos pelo
> modelo fixo, e os valores individuais preditos. como esse exemplo (Só que
> para modelo não linear)
> https://rdrr.io/cran/nlme/man/plot.augPred.html
> por algum motivo a função augPred() não está funcionando com o meu modelo
> (Acredito por ser desbalanceado )
>
> A função predict.nlme {nlme}, me retorna um dataframe com as informação
> que quero, porém como transformá-los em gráfico?
>
> Sei que é possível faze-lo através do xyplot{lattice} porém não estou
> conseguindo, devido a minha limitação no uso desse pacote.
>
> Alguém poderia me ajudar?
>
> segue CMR
>
>
>
>
> packages <- c("tidyr", "nlme""latticeExtra","lattice")
>
> #Instala pacotes necessários, se ja tiver instalado ativa-o
> for(p in packages){
> if(!require(p,character.only = TRUE)) install.packages(p)
> library(p,character.only = TRUE)
> }
>
> ##==========================================================
> ==========================================
> ## **Preparação do banco de dados**
> ##==========================================================
> ==========================================
> DADOS.CURTO <- read.csv("https://www.dropbox.com/s/b4cckybgrcg86me/
> galinhas.csv?raw=1",head = TRUE)
> colnames(DADOS.CURTO) <- c("0","1","2","3","4","5","6","TRAT")
> DADOS.CURTO <-DADOS.CURTO[with(DADOS.CURTO,order(TRAT)),]
> DADOS.CURTO$ID <- c(1:93,94:280,281:370)
> DADOS<- DADOS.CURTO %>% gather('0','1','2','3','4','5','6',key
> ="SEMANA",value = "PESO", -TRAT,-ID)
> DADOS <- transform(DADOS, SEMANA = as.numeric(SEMANA),ID=factor(ID))
> DADOS
> ##--------------------------------------------------------------------
> GALINHA <- groupedData(PESO~SEMANA |ID,order.groups=FALSE,data = DADOS)
> ##----------------------------------------------------------
> ---------------------------------
> modelo1.list <- nlsList(PESO ~ a * exp(-b * exp( -c * SEMANA)),start = c(a
> = 4.10,b = 4.53,c = 0.37 ),na.action=na.omit,data =GALINHA)
> ##--------------Definição do modelo de efeito
> Fixo--------------------------------
> controle2<-nlmeControl(maxIter=300,msMaxIter = 300,niterEM= 100)
> modelo.nlme.0<-nlme(modelo1.list)
> modelo.nlme.2<-update(modelo.nlme.0,fixed=list(a~TRAT,b +
> c~1),start=c(4.10,0,0,4.77,0.34),control=controle2)
> ##----------------------------------------------------------
> --------------------------------------------
> controle3<-nlmeControl(maxIter=300,msMaxIter=1000)
> MM3.3<- update(modelo.nlme.2,weights = varExp(form =
> ~fitted(.)|SEMANA),control=controle3,correlation = corARMA(form = ~SEMANA
> |ID,q = 4))
> summary(MM3.3)
> ##-----------------------------------------------------------------
> DADOS.ORIGINAL <- getData(MM3.3)
> predito<-predict(MM3.3)
> ##------------------------------------------------------------------
>
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