Ola pessoal. Estou aqui ainda muito confuso com o que estou fazendo.<div>Alguém poderia dar uma olhadinha pra ver se estou no caminho certo?</div><div>E outra coisa eu não consigo arrumar a matriz de contrastes para testar o que eu quero.</div>
<div>Segue um cmr do que to fazendo.</div><div>E boa sexta feira a todos :)</div><div><br></div><div><div>#Criandos dados</div><div>set.seed(1)</div><div>Resposta<-c(rnorm(20,2),rnorm(10,5),rnorm(20,5),rnorm(10,8))</div>
<div>Perigo<-rep(c("Baixo","Alto"),each=30)</div><div>Id<-c(rep(1:10,3),rep(11:20,3))</div><div>Dia<-rep(rep(1:3,each=10),2)</div><div>dados<-data.frame(cbind(Perigo,Dia,Id,Resposta))</div>
<div>dados$Resposta<-as.numeric(levels(dados$Resposta))[dados$Resposta]</div><div>str(dados)</div><div><br></div><div>#Olhando os dados com um grafico</div><div>library(lattice)</div><div>xyplot(Resposta~Dia|Perigo,data=dados, pch=16, col="black", cex=1.3,</div>
<div>       strip=strip.custom(bg="white"),type=c("p","a"),scale=list(tck=c(1,0),alternating=1))</div><div><br></div><div>#Anova de medidas repetidas</div><div>modelo<-aov(Resposta~Perigo*Dia+Error(Id),data=dados)</div>
<div>summary(modelo)</div><div><br></div><div>#Legal é diferente os dias e o tratamento, mas quão diferente?</div><div>#tentando avaliar isso.</div><div>#arrumando os dados pra usar a função gls</div><div>library(nlme)</div>
<div>dados.gls<-groupedData(Resposta~as.numeric(Perigo)*as.numeric(Dia)|Id,data=dados)</div><div><br></div><div>#testando os varios modelos de estrutura de variancia-covariancia</div><div>#Modelo Compound Symmetry</div>
<div>fit.cs<-gls(Resposta~Perigo*Dia,data=dados.gls,</div><div>corr=corCompSymm(,form=~1|Id))</div><div>summary(fit.cs)</div><div><br></div><div>#Modelo Unstructured</div><div>fit.un<-gls(Resposta~Perigo*Dia,data=dados.gls,</div>
<div>  corr=corSymm(form=~1|Id),weights=varIdent(form=~1|Dia))</div><div>summary(fit.un)</div><div><br></div><div>#Modelo Autoregressive</div><div>fit.ar1<-gls(Resposta~Perigo*Dia,data=dados.gls,</div><div>  corr=corAR1(,form=~1|Id))</div>
<div>summary(fit.ar1)</div><div><br></div><div>#Modelo Autoregressive with heterogeneous variances</div><div>fit.arh1<-gls(Resposta~Perigo*Dia,data=dados.gls,</div><div>  corr=corAR1(,form=~1|Id),weight=varIdent(form=~1|Dia))</div>
<div>summary(fit.arh1)</div><div><br></div><div>#Comparando os modelos</div><div>anova(fit.cs, fit.un)</div><div>#pq aqui ele nao faz teste?</div><div>anova(fit.cs, fit.ar1)</div><div>anova(fit.cs, fit.arh1)</div><div><br>
</div><div>#Compound Symetry é o melhor pois é mais simples e ninguem foi muito diferente</div><div>#no AIC, ou seja ele é mais simples e explica bem e "ninguem" é diferente dele.</div><div><br></div><div>#So que o que vejo é comparar tudo com o Alto dia 1</div>
<div>summary(fit.cs)</div><div>#O valor do intercept é referente a media do alto Perigo do dia 1 certo?</div><div># todos os valores são comparados com ele...</div><div><br></div><div>aggregate(dados$Resposta,list(dados$Perigo,dados$Dia),mean)</div>
<div><br></div><div>#logo o perigo baixo do dia(PerigoBaixo) 1 é diferente.</div><div>#Perigo alto dia 2(Dia2) é igual</div><div>#mas dia 3 é diferente, o perigo baixo dia 2 não deveria ser diferente</div><div>#e o PerigoBaixo:Dia3 igual?</div>
<div>#aqui ja me perdi e nao entendo o que ta acontecendo</div><div><br></div><div>#E Eu queria comparar os dias 1 entre eles, os dias 2 entre eles</div><div>#e os dias 3 entre eles..</div><div>#Tipo perigos no dia 1, perigos nos dia 2 e nos dia 3, tem como mudar</div>
<div>#a matriz de contrastes pra adaptar a essa pergunta?</div><div>contrasts(dados$Dia)</div></div><div><br><br><div class="gmail_quote">Em 22 de novembro de 2011 16:35, Walmes Zeviani <span dir="ltr"><<a href="mailto:walmeszeviani@gmail.com">walmeszeviani@gmail.com</a>></span> escreveu:<br>
<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex;"><font face="trebuchet ms,sans-serif">Augusto,<br><br>Com a função aov() você não está apropriadamente ajustando um modelo para contemplar as medidas repetidas. A aov() implica em uma estrutura simétrica composta. É mais realista usar uma estrutura de covariância entre as observações na qual a correlação diminua com o intervalo de separação (temporal, espacial). Você pode ajustar um modelo linear assim com a nlme::gls() declarando alguma estrutura de correlação para o argumento correlation= dessa função. Veja ?corClasses. Para aplicar o teste você pode usar a gmodels::estimable(), gmodels::fit.contrast(), contrast::contrast(), multcomp::glht(). Não tenho certeza se todas tem métodos para objetos da classe gls. Uma pergunta para estimular o pensamento: se você pode assumir que a correlação diminui continuamente com o intervalo de tempo, </font><font face="trebuchet ms,sans-serif">para quê fazer teste de média</font><font face="trebuchet ms,sans-serif"> se você pode também modelar a sua resposta como uma função contínua no tempo?<br>

<br>À disposição.<br>Walmes.<br><br clear="all"></font><span style="font-family:trebuchet ms,sans-serif">==========================================================================</span><br style="font-family:trebuchet ms,sans-serif">

<span style="font-family:trebuchet ms,sans-serif">Walmes Marques Zeviani</span><br style="font-family:trebuchet ms,sans-serif"><span style="font-family:trebuchet ms,sans-serif">LEG (Laboratório de Estatística e Geoinformação, 25.450418 S, 49.231759 W)</span><br style="font-family:trebuchet ms,sans-serif">

<span style="font-family:trebuchet ms,sans-serif">Departamento de Estatística - Universidade Federal do Paraná</span><br style="font-family:trebuchet ms,sans-serif"><span style="font-family:trebuchet ms,sans-serif">fone: <a href="tel:%28%2B55%29%2041%203361%203573" value="+554133613573" target="_blank">(+55) 41 3361 3573</a></span><br style="font-family:trebuchet ms,sans-serif">

<span style="font-family:trebuchet ms,sans-serif">VoIP: (3361 3600) 1053 1173</span><br style="font-family:trebuchet ms,sans-serif"><span style="font-family:trebuchet ms,sans-serif">e-mail: <a href="mailto:walmes@ufpr.br" target="_blank">walmes@ufpr.br</a></span><br style="font-family:trebuchet ms,sans-serif">

<span style="font-family:trebuchet ms,sans-serif">twitter: @walmeszeviani</span><br style="font-family:trebuchet ms,sans-serif"><span style="font-family:trebuchet ms,sans-serif">homepage: <a href="http://www.leg.ufpr.br/%7Ewalmes" target="_blank">http://www.leg.ufpr.br/~walmes</a></span><br style="font-family:trebuchet ms,sans-serif">

<span style="font-family:trebuchet ms,sans-serif">linux user number: 531218</span><br style="font-family:trebuchet ms,sans-serif"><span style="font-family:trebuchet ms,sans-serif">==========================================================================</span><br>

<br>_______________________________________________<br>
R-br mailing list<br>
<a href="mailto:R-br@listas.c3sl.ufpr.br">R-br@listas.c3sl.ufpr.br</a><br>
<a href="https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br" target="_blank">https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br</a><br>
Leia o guia de postagem (<a href="http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia" target="_blank">http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia</a>) e forneça código mínimo reproduzível.<br></blockquote></div><br><br clear="all"><div><br></div>-- <br>
<div>Grato<br>Augusto C. A. Ribas</div>
<div> </div>
<div>Site Pessoal: <a href="http://augustoribas.heliohost.org" target="_blank">http://augustoribas.heliohost.org</a></div>
<div>Lattes: <a href="http://lattes.cnpq.br/7355685961127056" target="_blank">http://lattes.cnpq.br/7355685961127056</a><br></div><br>
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