<div dir="ltr"><div><div><div><div>Talvez vc possa usar uma regressão Beta ou Simplex com efeitos aletórios com algum truque para lidar com os dados da borda.<br><br></div><div>Primeiro vc transforma seus dados pro intervalo unitário (Y - 0)/5 no seu caso.<br><br></div><div>Vc vai ter dados na borda, pra tirar eles da borda vc usa este pequeno truque <br><br></div><div>y∗ = y/(n − 1) + 0.5 /n<br><br></div><div>Partindo daqui vc tem a situações de dados limitados no (0,1) <br></div><div><br></div>Eu disponibilizo algumas funções que ajustam modelos beta com efeitos aleatórios na página<br><br><a href="http://www.leg.ufpr.br/doku.php/publications:papercompanions:betamix">http://www.leg.ufpr.br/doku.php/publications:papercompanions:betamix</a> Caso Beta<br><br><a href="http://www.leg.ufpr.br/doku.php/publications:simplexmix">http://www.leg.ufpr.br/doku.php/publications:simplexmix</a> Caso Simplex.<br><br></div>Outra abordagem é partir para modelos marginais que não vão precisar do truque da borda e vão funcionar muito bem. <br></div>Vc pode usar a função de ligação logit e função de variance mu(1-mu) e alguma working correlation matrix tipo compound symetric. Se vc for para este lado vc pode ver o segundo exemplo deste paper<br><br><a href="http://arxiv.org/abs/1504.01551">http://arxiv.org/abs/1504.01551</a><br><br></div>Tem alguns códigos que ajudam a ajustar estes modelos aqui<br><a href="http://www.leg.ufpr.br/doku.php/publications:papercompanions:mcglm">http://www.leg.ufpr.br/doku.php/publications:papercompanions:mcglm</a><br><div><div><div><div><div><div><br></div><div>Neste último caso eu estou trabalhando em um pacote que ajusta esses modelos mais genéricos e posso te ajudar a fazer a analise.<br><br></div><div>Att<br></div></div></div></div></div></div></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">Em 11 de agosto de 2015 19:55, Carolina Pena <span dir="ltr"><<a href="mailto:carolinapenaa@yahoo.com.br" target="_blank">carolinapenaa@yahoo.com.br</a>></span> escreveu:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div><div style="color:#000;background-color:#fff;font-family:HelveticaNeue,Helvetica Neue,Helvetica,Arial,Lucida Grande,sans-serif;font-size:16px"><div>Boa tarde a todos, </div><div><br></div><div>Preciso ajustar um modelo linear misto no R, o problema é que minha variável resposta varia de 0 a 5 (ela é contínua nesse intervalo, mas há vários casos de 5, por exemplo). Para cada indivíduo, há várias medições da resposta, por isso gostaria de utilizar um modelo misto. </div><div dir="ltr">Tentei utilizar o pacote nlme do R, o comando "lme", ou seja, ajustei um modelo linear misto ignorando o fato dos dados serem truncados em 0 e 5. </div><div dir="ltr">O gráfico de resíduos (resíduos versus fitted) não é uma nuvem aleatória em torno de zero, os resíduos parecem formar uma espécie de losango com centro em zero e o histograma apresenta uma cauda à esquerda. </div><div dir="ltr">Com isso, minha pergunta é: há algum pacote no R no qual eu conseguiria ajustar um modelo linear misto na situação em que a variável resposta é truncada? </div><div dir="ltr">Eu encontrei dois pacotes que ajustam regressão truncada, mas nenhum deles permite o ajuste de um modelo misto. </div><div dir="ltr"><br></div><div dir="ltr">Desde já agradeço!  </div><div dir="ltr"><br></div><div dir="ltr">Um abraço, </div><span class="HOEnZb"><font color="#888888"><div dir="ltr"><br></div><div dir="ltr">Carolina</div></font></span></div></div><br>_______________________________________________<br>
R-br mailing list<br>
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Leia o guia de postagem (<a href="http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia" rel="noreferrer" target="_blank">http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia</a>) e forneça código mínimo reproduzível.<br></blockquote></div><br><br clear="all"><br>-- <br><div class="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div>Wagner Hugo Bonat<br>----------------------------------------------------------------------------------------------<br>Department of Mathematics and Computer Science (IMADA)<br>University of Southern Denmark (SDU) and<br>Laboratório de Estatística e Geoinformação (LEG)<br>Universidade Federal do Paraná (UFPR)<br><br></div></div></div></div></div>
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