Oi Walmes aproveitando a questão, mais uma dúvida. É possível fazer um teste dos parâmetros do modelo de efeito aleatório utilizando a função lme? Em 10-05-2014 22:29, walmes . escreveu:
Basicamente não existe segredo para reproduzir a mesma análise. O modo mais direto é declarar o modelo para estimar os parâmetros separados para cada nível do fator, depois montar as matrizes correspondentes às funções lineares e submetê-las à glht() ou qualquer outra função que permita inferências para funções lineares de parâmetros. O pacote car, contrast e gmodels têm funções equivalentes à glht(), minha preferida.
##-----------------------------------------------------------------------------
m0 <- lm(Y~0+estudo/X, DATA) summary(m0)
m0$assign tapply(coef(m0), m0$assign, mean)
## Matriz de pesos. m <- rbind(rep(1, nlevels(DATA$estudo))/nlevels(DATA$estudo))
require(multcomp)
## Intercepto médio. X <- cbind(m, 0*m) summary(glht(m0, linfct=X), test=adjusted(type="none"))
## Inclinação média. X <- cbind(0*m, m) summary(glht(m0, linfct=X), test=adjusted(type="none"))
## As inclinações para cada nível saem no próprio summary() do modelo ## quando se declara o modelo na forma ~0+fator/numérica. Para ## conhecimento, pode ser feito assim.
M <- diag(nlevels(DATA$estudo)) X <- cbind(M, 0*M) summary(glht(m0, linfct=X), test=adjusted(type="fdr"))
X <- cbind(0*M, M) summary(glht(m0, linfct=X), test=adjusted(type="fdr"))
##-----------------------------------------------------------------------------
À disposição. Walmes.
_______________________________________________ R-br mailing list R-br@listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível.