<div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="font-family:'courier new',monospace;color:rgb(0,0,102)">Amigos de R, </div><div class="gmail_default" style="font-family:'courier new',monospace;color:rgb(0,0,102)">
<br></div><div class="gmail_default" style="font-family:'courier new',monospace;color:rgb(0,0,102)">Eu estou tentando fazer uma modelagam logistica multinível com com alguns modelos especificados a priori. São sete ao total. Em 5 deles aparece o seguinte aviso. </div>
<div class="gmail_default" style="font-family:'courier new',monospace;color:rgb(0,0,102)"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:'courier new',monospace;color:rgb(0,0,102)"><div class="gmail_default">
> ptm <- Sys.time()</div><div class="gmail_default">> f6a <- glmer(Hosp.Death ~ Adm.Diag.Class + SAPS3PT + Chron.Health.Status.Rev + LogNDiasantesICU + V2.Total.interact + Accredited.YN + Resid.UTI + MedSurg.ICU + ICUbed1020 + HCP.Cover.Class + (1 | ICUCode), data = b, family = binomial,nAGQ=1) # </div>
<div class="gmail_default">Warning message:</div><div class="gmail_default">In checkConv(attr(opt, "derivs"), opt$par, ctrl = control$checkConv, :</div><div class="gmail_default"> Model is nearly unidentifiable: very large eigenvalue</div>
<div class="gmail_default"> - Rescale variables?</div><div class="gmail_default">> Sys.time() - ptm</div><div class="gmail_default">Time difference of 14.5636 mins</div><div class="gmail_default"><br></div><div class="gmail_default">
Infelizmente o modelo não diz quais as variáveis que estão atrapalhando mas eu suspeito de duas das quatro que há no modelo. Eu coloquei esse erro no google e apareceram alguns comentários do desenvolvedor no StackOverflow que eu achei interessantes. Na essência, ele faz uma recodificação sugerida pelo aviso com a função base::scale() que centraliza a distibuição das variáveis continuas dessa forma:</div>
<div class="gmail_default"><br></div><div class="gmail_default">> z <- b<br></div><div class="gmail_default"><div class="gmail_default">> z[,numcols] <- scale(z[,numcols])</div></div><div class="gmail_default">
<div class="gmail_default">> summary(z[,numcols])</div><div class="gmail_default"> Age SOFAPT SAPS3PT HospDayPriorICU </div><div class="gmail_default"> Min. :-2.4008 Min. :-0.7762 Min. :-2.5456 Min. : -0.06196 </div>
<div class="gmail_default"> 1st Qu.:-0.6911 1st Qu.:-0.7762 1st Qu.:-0.6716 1st Qu.: -0.06196 </div><div class="gmail_default"> Median : 0.1378 Median :-0.4487 Median :-0.1362 Median : -0.06196 </div><div class="gmail_default">
Mean : 0.0000 Mean : 0.0000 Mean : 0.0000 Mean : 0.00000 </div><div class="gmail_default"> 3rd Qu.: 0.8113 3rd Qu.: 0.5336 3rd Qu.: 0.6000 3rd Qu.: -0.03865 </div><div class="gmail_default"> Max. : 2.5210 Max. : 6.0999 Max. : 5.9542 Max. :222.87390</div>
</div></div><div class="gmail_default" style="font-family:'courier new',monospace;color:rgb(0,0,102)"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:'courier new',monospace;color:rgb(0,0,102)"><div class="gmail_default">
> summary(b[,numcols])</div><div class="gmail_default"> Age SOFAPT SAPS3PT HospDayPriorICU </div><div class="gmail_default"> Min. : 16.00 Min. : 0.00 Min. : 5.00 Min. : 0.000 </div>
<div class="gmail_default"> 1st Qu.: 49.00 1st Qu.: 0.00 1st Qu.: 33.00 1st Qu.: 0.000 </div><div class="gmail_default"> Median : 65.00 Median : 1.00 Median : 41.00 Median : 0.000 </div><div class="gmail_default">
Mean : 62.34 Mean : 2.37 Mean : 43.03 Mean : 2.653 </div><div class="gmail_default"> 3rd Qu.: 78.00 3rd Qu.: 4.00 3rd Qu.: 52.00 3rd Qu.: 1.000 </div><div class="gmail_default"> Max. :111.00 Max. :21.00 Max. :132.00 Max. :9564.000</div>
</div><div class="gmail_default" style="font-family:'courier new',monospace;color:rgb(0,0,102)"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:'courier new',monospace;color:rgb(0,0,102)">Em seguida fazer um update do modelo com os novos dados. O que remove os avisos e </div>
<div class="gmail_default" style><font color="#000066" face="courier new, monospace">> f6az <- update(f6a,data=z)</font><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:'courier new',monospace;color:rgb(0,0,102)">
<br></div><div class="gmail_default" style="font-family:'courier new',monospace;color:rgb(0,0,102)">Olhando o summary dos dois modelos, na essência é o mesmo modelo com o mesmo AIC, BIC, com a mesma variação do efeito aleatório e as mesma variáveis significativas no efeito fixo. Na verdade então eu nem sei muito bem porque o autor recomendaria essa transformação. Mas agora que eu quero fazer umas análises de previsões medias por grupos marginalizando a variação do efeito aleatório, a pergunta é como fazer a destranformação do scale(), ou seja, qual seria a correspondência dos valores dados pelo scale e os valores originais da escala da variável? </div>
<div class="gmail_default" style="font-family:'courier new',monospace;color:rgb(0,0,102)"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:'courier new',monospace;color:rgb(0,0,102)">Dei uma olhada na documentação da função scale() e entendi que essa centralização ocorre subtraindo-se os valores da média e depois dividindo-se pelo sd(). Assim, entendo que a "destroanformação" seria multiplicando-se pelo sd() e adicionando-se a média. Dessa forma bateu com os valores originais. </div>
<div class="gmail_default" style="font-family:'courier new',monospace;color:rgb(0,0,102)"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:'courier new',monospace;color:rgb(0,0,102)"><div class="gmail_default">
> as.vector(scale(b$SAPS3PT[1:30])) * sd(b$SAPS3PT[1:30]) + mean(b$SAPS3PT[1:30])</div><div class="gmail_default"> [1] 64 37 59 42 32 51 69 58 55 28 29 65 43 54 51 50 52 57 16 56 46 56 34 31 81</div><div class="gmail_default">
[26] 85 61 80 26 80</div><div class="gmail_default">> b$SAPS3PT[1:30]</div><div class="gmail_default"> [1] 64 37 59 42 32 51 69 58 55 28 29 65 43 54 51 50 52 57 16 56 46 56 34 31 81</div><div class="gmail_default">[26] 85 61 80 26 80</div>
<div class="gmail_default"><br></div><div class="gmail_default">Como eu nunca fiz isso antes, eu queria saber se voces acham que essa centralização das variáveis contínuas é razoável, se a destransformação é assim mesmo e se fariam essa análise de forma diferente?</div>
<div class="gmail_default"><br></div><div class="gmail_default">Abraços,</div></div><div class="gmail_default" style="font-family:'courier new',monospace;color:rgb(0,0,102)"><br></div><div><div dir="ltr"><font face="'courier new', monospace" style="background-color:rgb(255,255,255)" color="#000066">Dr. Pedro Emmanuel A. A. do Brasil</font><div>
<span style="color:rgb(0,0,102);font-family:'courier new',monospace"><a href="http://blog.ipec.fiocruz.br/lapclin-chagas/" target="_blank">http://blog.ipec.fiocruz.br/lapclin-chagas/</a></span><font face="'courier new', monospace" style="background-color:rgb(255,255,255)" color="#000066"><br>
</font></div><div><font face="'courier new', monospace" style="background-color:rgb(255,255,255)" color="#000066">Curriculum Lattes:
<span style="text-align:left"><a href="http://lattes.cnpq.br/6597654894290806" target="_blank">http://lattes.cnpq.br/6597654894290806</a></span></font></div><div><font face="'courier new', monospace" style="background-color:rgb(255,255,255)" color="#000066">ResearchGate.net: <a href="https://www.researchgate.net/profile/Pedro_Brasil2/" target="_blank">https://www.researchgate.net/profile/Pedro_Brasil2/</a><br>
</font></div><div><span style="color:rgb(0,0,102);font-family:'courier new',monospace">Instituto Nacional de Infectologia/Instituto de Pesquisa Clínica Evandro Chagas</span><br></div><div><font face="'courier new', monospace" style="background-color:rgb(255,255,255)" color="#000066">Fundação Oswaldo Cruz<br>
Rio de Janeiro - Brasil<br>Av. Brasil 4365, <br>CEP 21040-360,<br>Tel 55 21 3865-9648<br>e-mail: <a href="mailto:pedro.brasil@ipec.fiocruz.br" target="_blank">pedro.brasil@ipec.fiocruz.br</a><br>e-mail: <a href="mailto:emmanuel.brasil@gmail.com" target="_blank">emmanuel.brasil@gmail.com</a><br>
</font></div></div></div>
</div>