Ricardo,<br><br>Pelo que você apresentou, ou talvés não tenha visto direito nao ficou claro qual o "material" genético que vocês está analisando. Se por acaso você esteja utilizando o delineamento da Mather, com os pais, F1, F2 e os retrocruzamentos, existe um estimador formal para esse desvio padrão de Vello e Vencovsky, caso o seu delineamento genético tenha sido outro, como avaliação de progênies aparentadas, a coisa complica um pouco. Pois eu não conheço um estimador formal para isso.<br>
<br>De qualquer forma vou ver se consigo tirar algumas idéias sobre como se estimar nesses casos e em tempo posto alguma coisa aqui no tópico.<br><br>att,<br>Fernando H<br><br><div class="gmail_quote">2011/3/22 Fabio Mathias Corrêa <span dir="ltr"><<a href="mailto:fabio.ufla@yahoo.com.br">fabio.ufla@yahoo.com.br</a>></span><br>
<blockquote class="gmail_quote" style="border-left: 1px solid rgb(204, 204, 204); margin: 0pt 0pt 0pt 0.8ex; padding-left: 1ex;"><div><div style="font-family: times new roman,new york,times,serif; font-size: 12pt;">Veja a função HPDinterval e mcmcsamp para estimar o intervalo de confiança via método de monte carlo!<br>
<br>Essa questão de IC para h2 já foi abordada no grupo! <br><br>Caso vc não consiga, diga!<div class="im"><br><div> </div>            Fábio Mathias Corrêa<br>        Departamento de Estatística<br>   Universidade Estadual de Santa Cruz<br>
<br><br><br></div><div>Tel.: 73-3680-5076<br>Cel.: 73-9991-8155<div><br></div><div style="font-family: times new roman,new york,times,serif; font-size: 12pt;"><br><div style="border-left: 2px solid rgb(16, 16, 255); margin: 5px 0px 5px 5px; padding-left: 5px; font-family: times new roman,new york,times,serif; font-size: 12pt;">
<font face="Tahoma" size="2"><hr size="1"><b><span style="font-weight: bold;">De:</span></b> Paulo Ricardo Gherardi Hein <<a href="mailto:phein1980@gmail.com" target="_blank">phein1980@gmail.com</a>><br><b><span style="font-weight: bold;">Para:</span></b> <a href="mailto:r-br@listas.c3sl.ufpr.br" target="_blank">r-br@listas.c3sl.ufpr.br</a><br>
<b><span style="font-weight: bold;">Enviadas:</span></b> Terça-feira, 22 de Março de 2011 7:05:32<br><b><span style="font-weight: bold;">Assunto:</span></b> Re: [R-br] Como estimar os standard deviations de estimativas de herdabilidade em um teste<br>
</font><div><div></div><div class="h5"><br><div>Olá pessoal,</div><div><br></div><div>Obrigado pelas dicas (função lmer do "lme4" e "<a rel="nofollow" href="http://SEI.GE" target="_blank">SEI.GE</a>"), mas o meu problema ainda não foi solucionado. Calcular o sd de herbabilidades estimadas a partir de modelos com efeito aleatório parece não ser uma tarefa simples no R. Os editores das revistas exigem o valor H² acompanhado pelo standard deviation/intervalo de confiança.  Como é que os colegas que trabalham com melhoramento
 apresentam as suas estimativas de herdabilidade? Meus orientadores me ajudaram a calcular isso no SAS e no ASREML para outro design experimental (factorial mating design), mas eu não tenho licença para esses softwares e pretendo migrar 100% para o R até o ano que vem.</div>

<div><br></div><div>Me desculpem por insistir no assunto, mas alguém da lista já calculou essas estatísticas no R?</div><div><br></div><div>Abraços,</div><div><br></div>Paulo Ricardo Gherardi Hein<br>PhD candidate at University of Montpellier 2<br>

CIRAD - PERSYST Department<br>Research unit: Production and Processing of Tropical Woods TA B-40/16 bur.145<br>Adress: 73 rue Jean-François Breton 34398 Montpellier Cedex 5 - France<br>phone: +33 4 67 61 44 51 / mobile: +33 6 47 90 57 60<br>

email: <a rel="nofollow" href="mailto:paulo.hein@cirad.fr" target="_blank">paulo.hein@cirad.fr</a> / skype: paulo_hein<br>
<br><br><div class="gmail_quote"><div style="background-color: rgb(255, 255, 255);"><div><div><div><div style="font-family: arial,helvetica,sans-serif; font-size: 14pt;"><div style="font-family: arial,helvetica,sans-serif; font-size: 14pt;">
<br>
<div style="border-left: 2px solid rgb(16, 16, 255); font-family: times new roman,new york,times,serif; font-size: 12pt;"><font face="Tahoma" size="2"><hr size="1"><b><span style="font-weight: bold;">De:</span></b> paulo_hein <<a rel="nofollow" href="mailto:paulo_hein@yahoo.com.br" target="_blank">paulo_hein@yahoo.com.br</a>><div>

<br><b><span style="font-weight: bold;">Para:</span></b> <a rel="nofollow" href="mailto:R_STAT@yahoogrupos.com.br" target="_blank">R_STAT@yahoogrupos.com.br</a><br></div><b><span style="font-weight: bold;">Enviadas:</span></b> Terça-feira, 15 de Março de 2011 13:52:47<br>

<b><span style="font-weight: bold;">Assunto:</span></b> [R_STAT] Re: Como estimar os standard deviations de estimativas de herdabilidade em um teste<br></font><div><div></div><div><br>






<span> </span>



    <div>
      
      
      <p></p><div><div>Prezado Fábio, obrigado pela sugestão.</div><div><br></div><div>Prezado Fernando, você tem razão. Esse script retorna o valor do desvio padrão de cada componente da variância. No entanto, ao elevarmos os valores ao quadrado, a estimativa da herdabilidade é calculada apartir das variâncias, não é?</div>

<div><br></div><div>O scrip retorna os valores de StdDev do efeito clone, interação clone x site e erro. Aqui vai um exmplo:</div><div><br></div><div>2581<span style="white-space: pre-wrap;">   </span>><span style="white-space: pre-wrap;">  </span>Resume1<span style="white-space: pre-wrap;">                                                                                                       </span></div>

<div>2582<span style="white-space: pre-wrap;">    </span>[[1]]<span style="white-space: pre-wrap;">                                                                                                         </span></div><div>2583<span style="white-space: pre-wrap;">   </span>Linear<span style="white-space: pre-wrap;">        </span>mixed-effects<span style="white-space: pre-wrap;"> </span>model<span style="white-space: pre-wrap;"> </span>fit<span style="white-space: pre-wrap;">   </span>by<span style="white-space: pre-wrap;">    </span>REML<span style="white-space: pre-wrap;">                                                                  </span></div>

<div>2584<span style="white-space: pre-wrap;">            </span>Data:<span style="white-space: pre-wrap;"> </span>Data<span style="white-space: pre-wrap;">                                                                                          </span></div><div>2585<span style="white-space: pre-wrap;">           </span>Log-restricted-likelihood:<span style="white-space: pre-wrap;">    </span>-521.7632<span style="white-space: pre-wrap;">                                                                             </span></div>

<div>2586<span style="white-space: pre-wrap;">    <br>      </span>Fixed:<span style="white-space: pre-wrap;">        </span>Y<span style="white-space: pre-wrap;">     </span>~<span style="white-space: pre-wrap;">     </span>1<span style="white-space: pre-wrap;">     </span>+<span style="white-space: pre-wrap;">     </span>Site<span style="white-space: pre-wrap;">                                                          </span></div>

<div>2587<span style="white-space: pre-wrap;">    </span>(Intercept)<span style="white-space: pre-wrap;">   </span>Site302<span style="white-space: pre-wrap;">       </span>Site303<span style="white-space: pre-wrap;">                                                                                               </span></div>

<div>2588<span style="white-space: pre-wrap;">            </span>60.79<span style="white-space: pre-wrap;"> </span>-3.38<span style="white-space: pre-wrap;"> </span>6.52<span style="white-space: pre-wrap;">                                                                                  </span></div>
<div>2590<span style="white-space: pre-wrap;">    </span>Random<span style="white-space: pre-wrap;">        </span>effects:<span style="white-space: pre-wrap;">                                                                                                      </span></div>
<div>2591<span style="white-space: pre-wrap;">            </span>Formula:<span style="white-space: pre-wrap;">      </span>~1<span style="white-space: pre-wrap;">    </span>|<span style="white-space: pre-wrap;">     </span>Clone<span style="white-space: pre-wrap;">                                                                         </span></div>

<div>2592<span style="white-space: pre-wrap;">            </span>(Intercept)<span style="white-space: pre-wrap;">                                                                                                   </span></div><div>2593<span style="white-space: pre-wrap;">   </span>StdDev:<span style="white-space: pre-wrap;">       </span><b>2.348988</b><span style="white-space: pre-wrap;">                                                                                                   </span></div>

<div>2595<span style="white-space: pre-wrap;">            </span>Formula:<span style="white-space: pre-wrap;">      </span>~1<span style="white-space: pre-wrap;">    </span>|<span style="white-space: pre-wrap;">     </span>Site<span style="white-space: pre-wrap;">  </span>%in%<span style="white-space: pre-wrap;">  </span>Clone<span style="white-space: pre-wrap;">                                                         </span></div>

<div>2596<span style="white-space: pre-wrap;">            </span>(Intercept)<span style="white-space: pre-wrap;">   </span>Residual<span style="white-space: pre-wrap;">                                                                                              </span></div><div>2597<span style="white-space: pre-wrap;">   </span>StdDev:<span style="white-space: pre-wrap;">       </span><b>5.427933</b><span style="white-space: pre-wrap;">   </span><b>7.052537</b><span style="white-space: pre-wrap;">                                                                                           </span></div>

<div>2599<span style="white-space: pre-wrap;">    </span>Number<span style="white-space: pre-wrap;">        </span>of<span style="white-space: pre-wrap;">    </span>Observations:<span style="white-space: pre-wrap;"> </span>150<span style="white-space: pre-wrap;">                                                                                   </span></div>

<div>2600<span style="white-space: pre-wrap;">    </span>Number<span style="white-space: pre-wrap;">        </span>of<span style="white-space: pre-wrap;">    </span>Groups:<span style="white-space: pre-wrap;">                                                                                               </span></div>
<div>2601<span style="white-space: pre-wrap;">            </span>Clone<span style="white-space: pre-wrap;"> </span>Site<span style="white-space: pre-wrap;">  </span>%in%<span style="white-space: pre-wrap;">  </span>Clone<span style="white-space: pre-wrap;">                                                                         </span></div>

<div>2602<span style="white-space: pre-wrap;">            </span>10<span style="white-space: pre-wrap;">    </span>30</div><div><br></div><div>Assim, estou calculando a broad-sense heritability da propriedade [[1]] como: </div><div><br>
</div>
<div>H² = 2.348988^2 / (2.348988^2 + 5.427933^2 + 7.052537^2)</div><div><br></div><div>O que eu preciso é calcular o standard deviation de cada estimativa de herdabilidade para apresentar os resultados como exigem as principais revistas da área. Algo do tipo:</div>

<div>H² [[1]] = 0.065 (+ ou - SE)</div></div><div><br></div><div>Meu orientador já calculou os SE usando o software ASREML, mas eu quero fazer isso no R.</div><div><br></div><div>Abraços,</div><div><br></div><div>Paulo
 Ricardo Gherardi Hein<br>PhD candidate at University of Montpellier 2<br>CIRAD - PERSYST Department<br>Research unit: Production and Processing of Tropical Woods TA B-40/16 bur.145<br>Adress: 73 rue Jean-François Breton 34398 Montpellier Cedex 5 - France<br>

phone: <a rel="nofollow">+33 4 67 61 44 51</a> / mobile: <a rel="nofollow">+33 6 47 90 57 60</a><br>email: paulo.hein@... / skype: paulo_hein</div>
<div><br></div><div><br></div><div><br></div><br>> ><br>> ><br>> > ------------------------------<br>> > *De:* paulo_hein paulo_hein@...<br>> > *Para:* <a rel="nofollow" href="mailto:R_STAT@yahoogrupos.com.br" target="_blank">R_STAT@yahoogrupos.com.br</a><br>

> > *Enviadas:* Segunda-feira, 14 de Março de 2011 5:24:20<br>> > *Assunto:* [R_STAT] Como estimar os standard deviations de estimativas de<br>> > herdabilidade em um teste<br>> ><br>> ><br>
> ><br>
> > Olá,<br>> > Trabalho com melhoramento de árvores (Eucalyptus) para producão de madeira.<br>> > Atualmente estamos estimando os componentes de variância e herdabilidade de<br>> > algumas propriedades da madeira proveniente de um teste clonal. O design<br>

> > experimental é composto por 10 clones, plantados em 3 sites. Cada clone é<br>> > representado por 5 individuos,
 totalizando uma amostragem de 150 árvores (10<br>> > clones x 5 repetições x 3 sites).<br>> ><br>> > A maioria das estimativas do standard deviation de herdabilidades são<br>> > feitas com base nas séries de Taylor, mas não sei como calculá-las. Alguém<br>

> > trabalha com esse assunto e conhece alguma solução?<br>> ><br>> > Para estimar os componentes de variância das 120 variáveis (estimados por<br>> > espectroscopia de NIR) estamos usando dois modelos (com e sem interação).<br>

> > Para selecionar os modelos, estamos nos baseado no valor de BIC<br>> > (selecionamos os menor BIC). Os cálculos são feitos a partir dos seguintes<br>> > scripts:<br>> ><br>> > Data <- read.table("CNB150predNIR.csv", dec=".", sep=",", header=T)<br>

> > Data$Site <- as.factor(Data$Site)<br>> > Data$Clone <- as.factor(Data$Clone)<br>> ><br>> > ##
 Estimating variance components<br>> > Resume <- NULL<br>> > Resume1 <- NULL<br>> > for (i in 4:124){<br>> > Y <- Data[,i]<br>> > lme <- lme(Y~ 1 + Site, random=~1|Clone, data=Data, method="REML")<br>

> > lme1 <- lme(Y~ 1 + Site, random=~1|Clone/Site, data=Data, method="REML")<br>> > Resume <- c(Resume,list(lme))<br>> > Resume1 <- c(Resume1,list(lme1))}<br>> > Resume<br>> > Resume1<br>

> ><br>> > ## For calculating BIC<br>> > Selection <- NULL<br>> > Selection1 <- NULL<br>> > for (i in 4:124){<br>> > Y <- Data[,i]<br>> > lme <- lme(Y~ 1 + Site, random=~1|Clone, data=Data, method="ML")<br>

> > lme1 <- lme(Y~ 1 + Site, random=~1|Clone/Site, data=Data,method="ML")<br>> > Selection <- c(Selection,list(lme))<br>> > Selection1 <- c(Selection1,list(lme1))}<br>> ><br>> > ## To display BIC
 results<br>> > Resultat <- NULL<br>> > for (i in 1:121){ lme0 <- Selection[[i]]<br>> > lme1 <- Selection1[[i]]<br>> > Resultat <- c(Resultat,list(anova(lme0,lme1)))}<br>> > Resultat<br>

> ><br>> > e as herdabilidades são estimadas da seguinte forma:<br>> ><br>> > H² (mle) = sdev(Clone)^2 / [sdev(Clone)^2 + sdev(Error)^2] ou<br>> > H² (lme1) = sdev(Clone)^2 / [sdev(Clone)^2 + sdev(interaction)^2 +<br>

> > sdev(Error)^2]<br>> ><br>> > A maioria das estimativas do standard deviations de herdabilidades são<br>> > feitas com base nas séries de Taylor, mas não sei como calculá-las. Alguém<br>> > trabalha com esse assunto e conhece alguma solução?<br>

> ><br>> > Atenciosamente,<br>> ><br>> > Paulo Ricardo Gherardi Hein<br>> > PhD candidate at University of Montpellier 2<br>> > CIRAD - PERSYST Department<br>> >
 Research unit: Production and Processing of Tropical Woods TA B-40/16<br>> > bur.145<br>> > Adress: 73 rue Jean-François Breton 34398 Montpellier Cedex 5 - France<br>> > phone: <a rel="nofollow">+33 4 67 61 44 51</a> / mobile: <a rel="nofollow">+33 6 47 90 57 60</a><br>

> > email: paulo.hein@... / skype: paulo_hein<br>> ><br>> ><br>> ><br>> > <br>> ><br>><br>



    </div>
     




</div></div></div></div>
</div><br>



       <p></p>

    </div>
     

    
    <div style="color: rgb(255, 255, 255); min-height: 0pt;">__._,_.___</div>

        
  
   
    <div style="clear: both; margin-bottom: 10px; white-space: nowrap; color: rgb(102, 102, 102); padding-top: 15px;"><div><div></div><div>
      <div>
        <a rel="nofollow" href="mailto:ivanalaman@yahoo.com.br?subject=Res%3A%20%5BR_STAT%5D%20Re%3A%20Como%20estimar%20os%20standard%20deviations%20de%20estimativas%20de%20herdabilidade%20em%20um%20teste" style="margin-right: 0pt; padding-right: 0pt;" target="_blank">
           <span style="font-weight: 700;"></span></a> |
        <a rel="nofollow" href="mailto:R_STAT@yahoogrupos.com.br?subject=Res%3A%20%5BR_STAT%5D%20Re%3A%20Como%20estimar%20os%20standard%20deviations%20de%20estimativas%20de%20herdabilidade%20em%20um%20teste" target="_blank">
           <span style="font-weight: 700;">através de email</span></a> |
                  <a rel="nofollow" href="http://br.groups.yahoo.com/group/R_STAT/post;_ylc=X3oDMTJycDAydGVhBF9TAzk3NDkwNDM3BGdycElkAzExOTIzMjc1BGdycHNwSWQDMjEzNzExMTYwNQRtc2dJZAMxNTg2OARzZWMDZnRyBHNsawNycGx5BHN0aW1lAzEzMDAyMDkwNDM-?act=reply&messageNum=15868" target="_blank">Responder <span style="font-weight: 700;">através da web</span></a> |
                <a rel="nofollow" href="http://br.groups.yahoo.com/group/R_STAT/post;_ylc=X3oDMTJmZGxhb2hzBF9TAzk3NDkwNDM3BGdycElkAzExOTIzMjc1BGdycHNwSWQDMjEzNzExMTYwNQRzZWMDZnRyBHNsawNudHBjBHN0aW1lAzEzMDAyMDkwNDM-" style="font-weight: 700;" target="_blank">Adicionar um novo tópico</a>
      </div>

                </div></div><a rel="nofollow" href="http://br.groups.yahoo.com/group/R_STAT/message/15816;_ylc=X3oDMTM3ajNyaGtkBF9TAzk3NDkwNDM3BGdycElkAzExOTIzMjc1BGdycHNwSWQDMjEzNzExMTYwNQRtc2dJZAMxNTg2OARzZWMDZnRyBHNsawN2dHBjBHN0aW1lAzEzMDAyMDkwNDMEdHBjSWQDMTU4MTY-" target="_blank">Mensagens neste tópico</a>
          (<span style="font-weight: 700;">5</span>)
          </div><div> 





<div style="padding: 10px; background-color: rgb(224, 236, 238); font-family: Verdana; font-size: 10px; margin-bottom: 10px;">
      <span style="font-weight: bold; color: rgb(51, 51, 51); text-transform: uppercase;">Atividade nos últimos dias:</span>

    <ul style="margin: 0pt; padding: 0pt; list-style-type: none; display: inline;">
            <li style="border-right: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 0pt 5px; font-weight: 700; display: inline; margin-left: 0pt;">
      <span><a rel="nofollow" href="http://br.groups.yahoo.com/group/R_STAT/members;_ylc=X3oDMTJnZ3A1MjJ1BF9TAzk3NDkwNDM3BGdycElkAzExOTIzMjc1BGdycHNwSWQDMjEzNzExMTYwNQRzZWMDdnRsBHNsawN2bWJycwRzdGltZQMxMzAwMjA5MDQz?o=6" style="text-decoration: none;" target="_blank">Novos usuários</a></span>
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