<html>
  <head>

    <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=ISO-8859-1">
  </head>
  <body bgcolor="#FFFFFF" text="#000000">
    Caros Amigos, <br>
    Fiz uma análise de regressão utilizando o modelo de efeito misto. Eu
    desejo fazer o coeficiente de determinação parcial conforme 
    descrito no livro do Kutner, et al (<a
href="http://www.amazon.com/Applied-Linear-Statistical-Models-Michael/dp/007310874X">Applied
      linear statistical Models, )</a> 5° edição,   paginas 268-269 para
    obter uma estimativa de quanto cada variável incluída no modelo
    contribuiu para o R2 geral ( ou seja a contribuição marginal de cada
    variável para a redução da variação quando todas as outras variáveis
    estão no modelo- No livro é chamado de coeficiente parcial de
    determinação). O R2 do modelo deve ser igual a soma do R2 parcial de
    cada variável individualment (R2modelo= R2variável1+R2variável2...).
    Fiz uma função para automatizar os passos descritos no livro, como
    vocês poderão ver a soma do R2 parcial de cada variável difere do R2
    geral do modelo. Acredito que eu possa ter entendido algo errado,
    por isso gostaria de ajuda. Alguém da lista ja fez este tipo de
    avaliação?<br>
    <br>
    <br>
    DATA<- structure(list(DATA = structure(c(25L, 27L, 1L, 2L, 3L,
    4L, 5L, <br>
    6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 17L, 18L, <br>
    19L, 20L, 21L, 22L, 23L, 24L, 26L, 28L, 25L, 27L), .Label =
    c("01/09/13", <br>
    "02/09/13", "03/09/13", "04/09/13", "05/09/13", "07/09/13",
    "08/09/13", <br>
    "10/09/13", "11/09/13", "14/09/13", "15/09/13", "16/09/13",
    "17/09/13", <br>
    "18/09/13", "19/09/13", "20/09/13", "21/09/13", "22/09/13",
    "23/09/13", <br>
    "24/09/13", "25/09/13", "26/09/13", "27/09/13", "28/09/13",
    "29/08/13", <br>
    "29/09/13", "30/08/13", "30/09/13"), class = "factor"), GEST =
    c(63L, <br>
    64L, 66L, 67L, 68L, 69L, 70L, 72L, 73L, 75L, 76L, 79L, 80L, 81L, <br>
    82L, 83L, 84L, 85L, 86L, 87L, 88L, 89L, 90L, 91L, 92L, 93L, 94L, <br>
    95L, 63L, 64L), MANEJO = c(2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, <br>
    2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, <br>
    2L, 2L, 2L, 2L, 2L), DIAS = c(1L, 2L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 10L, <br>
    11L, 13L, 14L, 17L, 18L, 19L, 20L, 21L, 22L, 23L, 24L, 25L, 26L, <br>
    27L, 28L, 29L, 30L, 31L, 32L, 33L, 1L, 2L), ANIMAL = structure(c(2L,
    <br>
    2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, <br>
    2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L), .Label = c("5",
    <br>
    "4"), class = c("ordered", "factor")), CONSUMO = c(1.43, 1.24, <br>
    2, 1.29, 0.94, 1.99, 1.48, 1.25, 1.8, 2.16, 1.36, 1.33, 2.25, <br>
    1.1, 1.78, 1.47, 2, 2.07, 1.35, 1.84, 1.86, 1.5, 1.31, 1.45, <br>
    1.46, 2.51, 2.77, 1.89, 1.39, 1.68), PV = c(40, 40.06, 40.18, <br>
    40.24, 40.3, 40.36, 40.42, 40.54, 40.6, 40.72, 40.78, 40.99, <br>
    41.04, 41.08, 41.13, 41.17, 41.22, 41.26, 41.31, 41.35, 41.4, <br>
    41.45, 41.49, 41.54, 41.58, 41.63, 41.67, 41.9, 32.3, 32.47), <br>
        TEMPMIN = c(11.85, 11.85, 17.9, 18.45, 18.6, 19.6, 19.2, <br>
        17.8, 18.7, 15.5, 15.55, 18.7, 18.15, 17.55, 17.85, 18.75, <br>
        20.95, 19.3, 19.35, 19.4, 18.8, 17.65, 17.75, 16.45, 16.95, <br>
        18.4, 21.1, 18.2, 11.85, 11.85), TEMPMAX = c(28.05, 28.05, <br>
        30, 30.9, 30.8, 30.35, 31.2, 27.9, 31.3, 28.6, 28.25, 31.95, <br>
        32.75, 30.7, 31.65, 32.85, 32.65, 33.2, 33.05, 24.7, 24.35, <br>
        24.95, 28, 28.15, 30.9, 33.1, 34.95, 26.65, 28.05, 28.05), <br>
        URAMIN = c(38, 38, 40, 41.5, 43, 42.5, 41, 61.5, 44.5, 41.5, <br>
        41, 18, 19.5, 26.5, 19.5, 19.5, 20, 25.5, 29, 70, 71.5, 42.5, <br>
        50, 44, 31, 23, 15.65, 46.5, 38, 38), URAMAX = c(89, 89, <br>
        94, 91, 91, 96.5, 94.5, 99, 95.5, 91, 93, 74.5, 74.5, 75.5, <br>
        77, 76, 80, 88, 92, 94, 93.5, 94, 91.5, 85.5, 83.5, 79, 51.75, <br>
        77.5, 89, 89), TEMPMEC = c(19.95, 19.95, 23.95, 24.68, 24.7, <br>
        24.98, 25.2, 22.85, 25, 22.05, 21.9, 25.33, 25.45, 24.13, <br>
        24.75, 25.8, 26.8, 26.25, 26.2, 22.05, 21.58, 21.3, 22.88, <br>
        22.3, 23.93, 25.75, 28.03, 22.43, 19.95, 19.95), URAMED =
    c(63.5, <br>
        63.5, 66.25, 69.5, 67.75, 80.25, 70, 67, 47.75, 47, 48.25, <br>
        56.75, 60.5, 82.5, 68.25, 70.75, 64.75, 51, 63.5, 62, 56.75, <br>
        84.25, 84.25, 64.25, 64.5, 57.75, 72.25, 74.75, 63.5, 63.5<br>
        ), ITH = c(4, 4, 151, 220, 212, 304, 267, 82, 133, 20, 16, <br>
        201, 231, 246, 218, 317, 343, 230, 302, 40, 21, 49, 147, <br>
        51, 143, 238, 409, 82, 4, 4), IMS = c(0.9, 0.62, 0.69, 1.62, <br>
        0.81, 1.16, 1.45, 0.87, 0.86, 0.86, 1.04, 1.68, 0.68, 0.56, <br>
        1.47, 1.04, 1.14, 0.66, 0.97, 1.35, 1.14, 1.05, 1.52, 0.77, <br>
        0.95, 0.84, 1.31, 1.52, 1, 1.37), cook = c(0, 0, 0, 0, 0, <br>
        0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, <br>
        0, 0, 0, 0, 0, 0)), .Names = c("DATA", "GEST", "MANEJO", <br>
    "DIAS", "ANIMAL", "CONSUMO", "PV", "TEMPMIN", "TEMPMAX", "URAMIN", <br>
    "URAMAX", "TEMPMEC", "URAMED", "ITH", "IMS", "cook"), row.names =
    c("178", <br>
    "179", "181", "182", "183", "184", "185", "187", "188", "190", <br>
    "191", "194", "195", "196", "197", "198", "199", "200", "201", <br>
    "202", "203", "204", "205", "206", "207", "208", "209", "210", <br>
    "211", "212"), class = c("nffGroupedData", "nfGroupedData",
    "groupedData", <br>
    "data.frame"), formula = CONSUMO ~ I(PV^0.75) + IMS + GEST + <br>
        TEMPMAX + TEMPMIN + URAMIN + URAMAX + as.numeric(ITH) | ANIMAL,
    FUN = function (x) <br>
    max(x, na.rm = TRUE), order.groups = TRUE)<br>
    <br>
modelocompleto<-lme(fixed=CONSUMO~GEST+as.numeric(ITH),data=DATA,correlation=corAR1(form=~GEST|ANIMAL),na.action=na.omit,weights=varIdent(form=~1|ANIMAL),random=~1|ANIMAL,method="REML")<br>
modeloreduzidoGEST<-update(modelocompleto,fixed=CONSUMO~as.numeric(ITH),random=~1|ANIMAL,method="REML",control=ctrl)<br>
modeloreduzidoITH<-update(modelocompleto,fixed=CONSUMO~GEST,random=~1|ANIMAL,method="REML",control=ctrl)<br>
    <br>
R2partial<-function(modelocompleto,modeloreduzidoGEST,modeloreduzidoITH){<br>
    SSRGEST<-(sum(resid(modeloreduzidoGEST)^2) -
    sum(resid(modelocompleto)^2))<br>
    SSRITH<-(sum(resid(modeloreduzidoITH)^2) -
    sum(resid(modelocompleto)^2))<br>
    SSEGEST<-sum(resid(modeloreduzidoGEST)^2)<br>
    SSEITH<-sum(resid(modeloreduzidoITH)^2)
<br>
    R2partialGEST<-SSRGEST/SSEGEST<br>
    R2partialITH<-SSRITH/SSEITH<br>
    resultado1<-paste("R2parcial-GEST",R2partialGEST,sep=":")<br>
    resultado2<-paste("R2parcial-ITH",R2partialITH,sep=":")<br>
    R2total<-paste("R2total",sum(R2partialGEST,R2partialITH),sep=":")
    
<br>
    return(c(resultado1,resultado2,R2total))<br>
    }<br>
    R2partial(modelocompleto,modeloreduzidoGEST,modeloreduzidoITH) # R2
    parcial para cada uma das vaiáveis<br>
    <br>
    install.packages("MuMIn")<br>
    library(MuMIn)<br>
    r.squaredGLMM(modeloreduzidoGEST) #R2 Geral<br>
    <br>
  </body>
</html>