<html><head></head><body><div style="color:#000; background-color:#fff; font-family:HelveticaNeue, Helvetica Neue, Helvetica, Arial, Lucida Grande, sans-serif;font-size:16px"><div id="yui_3_16_0_ym19_1_1478609327886_3506" dir="ltr"><span style="font-family: 'trebuchet ms', sans-serif; font-size: 13px;" id="yui_3_16_0_ym19_1_1478609327886_3515">Prezados Walmes e Wagner</span><span></span></div><div id="yui_3_16_0_ym19_1_1478609327886_3506" dir="ltr"><font face="trebuchet ms, sans-serif" id="yui_3_16_0_ym19_1_1478609327886_3895"><span style="font-size: 13px;" id="yui_3_16_0_ym19_1_1478609327886_3896">Costumo trabalhar com conjuntos de dados em que todos os pressupostos são violados (os dados e os resíduos desviam muito da normalidade além de heterocedasticidade que conforme o Walmes mencionou </span></font><span style="font-family: 'trebuchet ms', sans-serif; font-size: 13px;" id="yui_3_16_0_ym19_1_1478609327886_3897">a solução transformação Box-Cox não resolve</span><span style="font-size: 13px; font-family: 'trebuchet ms', sans-serif;" id="yui_3_16_0_ym19_1_1478609327886_3898">). Além disso não posso excluir ou agrupar os tratamentos porque os mesmos representam resultados (medições) de laboratórios. Preciso compará-los com um tratamento (laboratório) considerado de "referência".</span></div><div id="yui_3_16_0_ym19_1_1478609327886_3506" dir="ltr"><span style="font-size: 13px; font-family: 'trebuchet ms', sans-serif;" id="yui_3_16_0_ym19_1_1478609327886_4447">O modelo gls() é capaz de abarcar esses problemas? </span></div><div id="yui_3_16_0_ym19_1_1478609327886_3506" dir="ltr"><span style="font-size: 13px; font-family: 'trebuchet ms', sans-serif;">Desde já agradeço</span></div><div id="yui_3_16_0_ym19_1_1478609327886_3506" dir="ltr"><span style="font-size: 13px; font-family: 'trebuchet ms', sans-serif;">Luiz</span></div> <div class="qtdSeparateBR"><br><br></div><div class="yahoo_quoted" style="display: block;"> <div style="font-family: HelveticaNeue, Helvetica Neue, Helvetica, Arial, Lucida Grande, sans-serif; font-size: 16px;"> <div style="font-family: HelveticaNeue, Helvetica Neue, Helvetica, Arial, Lucida Grande, sans-serif; font-size: 16px;"> <div dir="ltr"><font size="2" face="Arial"> On Monday, November 7, 2016 10:34 PM, Mauro Sznelwar via R-br <r-br@listas.c3sl.ufpr.br> wrote:<br></font></div> <br><br> <div class="y_msg_container"><div id="yiv7080184594"><div><div><span style="font-size:medium;color:#0000ff;">Ele não reconhece estes comandos 'mcglm','gof', tem alguma bibliotéca para isto?</span></div>
<div> </div>
<div class="yiv7080184594yqt5790117561" id="yiv7080184594yqt94727"><div dir="ltr">
<div>Caros, </div>
<div><br clear="none">Alguém postou esse conjunto de dados com problema de pressupostos, principalmente heterocedasticidade. Agora a pouco veio outro e-mail com um problema similar. Fiz um exemplo um pouco mais detalhado de como isso pode</div>
ser facilmente resolvido e mostrando o efeito disso no modelo.<br clear="none"><br clear="none"># Example 2 ------------------------------------------------------------<br clear="none">Fenois = c(337.311, 344.874, 342.353, 325.546, 333.950, 330.588, 328.067, <br clear="none"> 328.067, 318.824, 331.429, 333.950, 334.790, 336.471, 338.151, <br clear="none"> 342.353, 259.160, 252.437, 268.403, 265.882, 266.723, 287.731, <br clear="none"> 88.571, 88.571, 90.252, 41.513, 52.437, 49.076, 88.571, <br clear="none"> 88.571, 90.252, 64.202, 60.000, 61.681)<br clear="none">Cor = factor(c(rep("ambar",6), rep("ambar_claro",3), rep("ambar",6), <br clear="none"> rep("ambar_claro",6),rep("branco",6), <br clear="none"> rep("extra_ambar_claro",3),rep("branco",3)))<br clear="none"><br clear="none"># Exploratory analysis<br clear="none">boxplot(Fenois ~ Cor)<br clear="none">tapply(Fenois, Cor, sd)<br clear="none">dados <- data.frame(Fenois, Cor)<br clear="none">dados$id <- 1<br clear="none"><br clear="none"># Fitting <br clear="none">fit1 <- mcglm(c(Fenois ~ Cor), list(mc_id(dados)), data = dados)<br clear="none">fit2 <- mcglm(c(Fenois ~ Cor), list(mc_dglm(~ Cor, id = "id", data = dados)),<br clear="none"> covariance = "expm", data = dados)<br clear="none"># Goodness-of-fit <br clear="none">gof(fit1)<br clear="none">gof(fit2)<br clear="none"><br clear="none"># Comparing estimates and standard errors<br clear="none">coef(fit1, type = "beta", std.error = TRUE)<br clear="none">coef(fit2, type = "beta", std.error = TRUE)<br clear="none"><br clear="none">O interessante é que a estimativa pontual é exatamente a mesma, porém<br clear="none">olha a enorme diferença nos erros padrões dos betas.<br clear="none">
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<div class="yiv7080184594gmail_signature">
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<div>Wagner Hugo Bonat<br clear="none">----------------------------------------------------------------------------------------------<br clear="none">Department of Mathematics and Computer Science (IMADA)<br clear="none">University of Southern Denmark (SDU) and<br clear="none">Laboratório de Estatística e Geoinformação (LEG)<br clear="none">Universidade Federal do Paraná (UFPR)<br clear="none"><br clear="none"></div>
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<div>_______________________________________________<br clear="none"><br clear="none"></div></div></div><br><div class="yqt5790117561" id="yqt37177">_______________________________________________<br clear="none">R-br mailing list<br clear="none"><a shape="rect" ymailto="mailto:R-br@listas.c3sl.ufpr.br" href="mailto:R-br@listas.c3sl.ufpr.br">R-br@listas.c3sl.ufpr.br</a><br clear="none"><a shape="rect" 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 clear="none">Leia o guia de postagem (<a shape="rect" href="http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia" target="_blank">http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia</a>) e forne� c�igo m�imo reproduz�el.</div><br><br></div> </div> </div> </div></div></body></html>