[R-br] Modelos Mistos - Erro função lme

14 Mai 2016

      Caros colegas.

Estou com dados de um experimento realizado em esquema de parcela subdividida
em delineamento inteiramente casualizado. Há dois fatores experimentais A ( 2
níveis) e B (dois níveis) e a resposta Y foi medida repetidamente em tempos
diferentes ( 23 tempos), sendo o tempo a subparcela. Eu pretendo analisá-lo
através de Modelo Misto, utilizando a função lme{nlme}.

Ao analisá-los utilizando a função lme{ nlme}, a função converge, porém recebo
mensagens de warnings , avisando que NA's foram produzidos

modelo0 <\- lme(GAS~HIDRAT*DILU*TEMP,random=~1|TEMP,weights=varIdent(form=~
1|TEMP),data=dados)  

ℝ> anova(modelo0)  
                numDF denDF  F-value p-value  
(Intercept)          1   368 5594.089  <.0001  
HIDRAT               1   368  246.749  <.0001  
DILU                 1   368    2.667  0.1033  
TEMP                22     0  206.379     **NaN**  
HIDRAT:DILU          1   368    6.346  0.0122  
HIDRAT:TEMP         22   368    4.199  <.0001  
DILU:TEMP           22   368    0.374  0.9961  
HIDRAT:DILU:TEMP    22   368    0.038  1.0000  
Warning message:  
In pf(Fval[i], nDF[i], dDF[i]) : NaNs produzidos  

O mesmo **não** ocorre quando eu utilizo a função lmer{lmerTest}

modelo <-lmer(GAS~HIDRAT*DILU*TEMP + (1|TEMP),REML=FALSE,data=dados)  

ℝ> anova(modelo)  
Analysis of Variance Table of type III  with  Satterthwaite  
approximation for degrees of freedom  
                Sum Sq Mean Sq NumDF  DenDF F.value    Pr(>F)      
HIDRAT             2163 2163.24     1 150285  330.58 < 2.2e-16 ***  
DILU                 52   52.32     1 150285    8.00  0.004689 **  
TEMP              32798 1490.80    22 150285  227.82 < 2.2e-16 ***  
HIDRAT:DILU          21   20.66     1 150285    3.16  0.075610 .  
HIDRAT:TEMP         215    9.77    22 150285    1.49  0.064140 .  
DILU:TEMP            78    3.53    22 150285    0.54  0.960247  
HIDRAT:DILU:TEMP      3    0.13    22 150285    0.02  1.000000  
\---  
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1  

A questão é que meus dados são heterocedasticos e gostaria de utilizar a
função lme{nlme} devido as facilidades implementadas para lidar com dados
assim. Procurei na literatura e estas facilidades ainda não se encontram
implementadas na função lmer.

Segue CMR

dados<-structure(list(HIDRAT = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,  
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,  
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,  
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,  
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,  
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,  
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,  
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,  
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,  
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,  
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("1", "12"), class = "factor"),  
   DILU = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,  
   1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,  
   2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,  
   1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,  
   2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,  
   1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L,  
   2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L,  
   1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L,  
   2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L,  
   1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L,  
   2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("1",  
   "3"), class = "factor"), TEMP = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L,  
   1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,  
   2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L,  
   4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L,  
   5L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 7L, 7L, 7L, 7L,  
   7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L,  
   1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,  
   2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L,  
   4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L,  
   5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L,  
   7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L,  
   8L, 8L, 8L, 8L, 8L), .Label = c("1", "2", "3", "4", "5",  
   "6", "8", "10"), class = "factor"), BLOC = structure(c(1L,  
   2L, 3L, 4L, 5L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 1L,  
   2L, 3L, 4L, 5L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 1L,  
   2L, 3L, 4L, 5L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 1L,  
   2L, 3L, 4L, 5L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 1L,  
   2L, 3L, 4L, 5L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 1L,  
   2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 1L, 2L,  
   3L, 4L, 5L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 1L, 2L,  
   3L, 4L, 5L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 1L, 2L,  
   3L, 4L, 5L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 1L, 2L,  
   3L, 4L, 5L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 1L, 2L,  
   3L, 4L, 5L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L), .Label = c("1", "2", "3",  
   "4", "5"), class = "factor"), GAS = c(4.61, 1.91, 0.16, 2.33,  
   2.64, 0.51, 2.02, 0.48, 1.44, 2.74, 7.24, 5.03, 0.8, 3.61,  
   7.02, 1.15, 4.7, 1.82, 2.75, 6.8, 8.13, 7.54, 1.49, 3.77,  
   9.61, 1.48, 7.2, 2.94, 3.59, 9.18, 8.64, 9.84, 4.03, 4.35,  
   11.67, 1.75, 9.23, 5.81, 3.96, 10.68, 9.27, 13.17, 6.77,  
   5.72, 13.18, 2.12, 11.49, 7.9, 4.92, 11.84, 9.99, 15.55,  
   9.31, 7.53, 15.36, 2.42, 13.21, 9.67, 6.44, 13.17, 13.48,  
   18.07, 14.69, 10.65, 19.52, 4.92, 18.46, 15.12, 9.48, 16.46,  
   16.96, 23.01, 20.95, 13.55, 24.01, 8.67, 23.56, 19.49, 12.43,  
   5.7, 5.11, 3.4, 4.73, 4.72, 4.05, 6.88, 4.78, 5.05, 4.5,  
   9.25, 9.92, 6.04, 7.96, 8.62, 7.12, 11.49, 8.4, 9.63, 8.89,  
   10.88, 13.5, 8.78, 8.6, 10.38, 8.66, 15.73, 11.27, 10.73,  
   11.02, 12.32, 16.06, 13.49, 9.42, 11.79, 9.82, 18.54, 16.25,  
   11.85, 12.44, 14.08, 19.72, 17.72, 10.98, 13.25, 11.11, 21.55,  
   19.76, 13.42, 13.37, 15.35, 22.71, 20.94, 12.7, 15.21, 12.21,  
   24.21, 22.36, 15.45, 14.53, 21.57, 26.13, 28.41, 16.8, 19.97,  
   17.38, 29.57, 29.18, 19.7, 17.78, 28.34, 31.73, 36.12, 22.04,  
   24.64, 24.89, 35.99, 35.4, 24.09, 21.46)), .Names = c("HIDRAT",  
"DILU", "TEMP", "BLOC", "GAS"), row.names = c(NA, -159L), class =
"data.frame")  

install.packages(c("nlme","lmerTest")) #instale caso não tenha instalado em
seu sistema

library(nlme)

library (lmerTest)

modelo0 <\- lme(GAS~HIDRAT*DILU*TEMP,random=~1|TEMP,weights=varIdent(form=~
1|TEMP),data=dados)  

modelo <-lmer(GAS~HIDRAT*DILU*TEMP + (1|TEMP),REML=FALSE,data=dados)  

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Fernando Souza  
Zootecnista, DSc. Produção e Alimentação Animal  
celular: (31)99796-8781 (Vivo) / (31)97358-4685 (Tim)  
e-mail:nandodesouza@gmail.com  
Lattes: http://lattes.cnpq.br/6519538815038307  
blog: https://producaoanimalcomr.wordpress.com/  
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[R-br] Modelos Mistos - Erro função lme

Fernando Antonio de souza