<html>
<head>
<meta content="text/html; charset=utf-8" http-equiv="Content-Type">
</head>
<body bgcolor="#FFFFFF" text="#000000">
<p>Walmes,</p>
<p> Mais uma vez prestou um claro e didático esclarecimento da
questão levantada, obrigado pela explanação e referências
apontadas,</p>
<p>Redobrados agradecimentos,</p>
<p>Alexandre<br>
</p>
<pre class="moz-signature" cols="72">--
======================================================================
Alexandre dos Santos
Proteção Florestal
IFMT - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Mato Grosso
Campus Cáceres
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OrcID: orcid.org/0000-0001-8232-6722 - ResearcherID: A-5790-2016
Researchgate: <a class="moz-txt-link-abbreviated" href="http://www.researchgate.net/profile/Alexandre_Santos10">www.researchgate.net/profile/Alexandre_Santos10</a>
LinkedIn: br.linkedin.com/in/alexandre-dos-santos-87961635
Mendeley:www.mendeley.com/profiles/alexandre-dos-santos6/
======================================================================</pre>
<div class="moz-cite-prefix">Em 24/02/2017 16:35, Walmes Zeviani
escreveu:<br>
</div>
<blockquote
cite="mid:CAFU=EkZVH1c4x5u=e2ok3vv0eojL=UxziWGr37dTibqQRobneQ@mail.gmail.com"
type="cite">
<div dir="ltr">
<div class="gmail_default" style="font-family:trebuchet
ms,sans-serif">Alexandre,<br>
<br>
</div>
<div class="gmail_default" style="font-family:trebuchet
ms,sans-serif">Às vezes é bem difícil, senão impossível,
argumentar contra a ignorância de certos revisores. Eu
partiria do seguinte ponto. Em modelos lineares gaussianos, as
médias amostrais são funções lineares das observações para
estimar as médias dos tratamentos. Isso pode ser obtido de
forma equivalente por meio dos efeitos estimados do modelo,
sem nenhum prejuízo, pelo contrário. Já que os efeitos são
funções lineares das observações, médias que resultam de
funções lineares dos efeitos nada mais são, por consequência,
funções lineares das observações no final das contas. Acontece
que isso não se preserva em modelos lineares generalizados,
devido a presença da função de ligação ser não linear (quebra
o circuito de funções lineares) e a função de variância não
ser mais constante (observações tem pesos diferentes na
média). Dessa forma, uma função linear dos efeitos é o jeito
correto de obter médias ajustadas, haja visto que ela
incorpora os diferentes pesos da função de variância do modelo
utilizado (Poisson, Binomial) coisa que as médias amostrais
não fazem nesse caso. Existe toda uma literatura sobre isso.
Recomendo mencionar<br>
<br>
Analysis of Messy Data, volume 1, 2 e 3, George A. Milliken,
Dallas E. Johnson<br>
Linear Models, Shayle R. Searle, Marvin H. J. Gruber<br>
Generalized, Linear, and Mixed Models, Charles E. McCulloch,
Shayle R. Searle<br>
Contemporary Statistical Models for the Plant and Soil
Sciences, Oliver Schabenberger, Francis J. Pierce<br>
Multiple Comparisons Using R, Frank Bretz, Torsten Hothorn,
Peter Westfall<br>
<a moz-do-not-send="true"
href="http://users.iems.northwestern.edu/%7Enelsonb/Publications/HsuNelson.pdf">http://users.iems.northwestern.edu/~nelsonb/Publications/HsuNelson.pdf</a><br>
<br>
À disposição.<br>
</div>
<div class="gmail_default" style="font-family:trebuchet
ms,sans-serif">Walmes.<br>
</div>
</div>
</blockquote>
<br>
</body>
</html>