
Prezados Walmes e WagnerCostumo 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 a solução transformação Box-Cox não resolve). 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".O modelo gls() é capaz de abarcar esses problemas? Desde já agradeçoLuiz On Monday, November 7, 2016 10:34 PM, Mauro Sznelwar via R-br <r-br@listas.c3sl.ufpr.br> wrote: Ele não reconhece estes comandos 'mcglm','gof', tem alguma bibliotéca para isto? Caros, 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 podeser facilmente resolvido e mostrando o efeito disso no modelo. # Example 2 ------------------------------------------------------------ Fenois = c(337.311, 344.874, 342.353, 325.546, 333.950, 330.588, 328.067, 328.067, 318.824, 331.429, 333.950, 334.790, 336.471, 338.151, 342.353, 259.160, 252.437, 268.403, 265.882, 266.723, 287.731, 88.571, 88.571, 90.252, 41.513, 52.437, 49.076, 88.571, 88.571, 90.252, 64.202, 60.000, 61.681) Cor = factor(c(rep("ambar",6), rep("ambar_claro",3), rep("ambar",6), rep("ambar_claro",6),rep("branco",6), rep("extra_ambar_claro",3),rep("branco",3))) # Exploratory analysis boxplot(Fenois ~ Cor) tapply(Fenois, Cor, sd) dados <- data.frame(Fenois, Cor) dados$id <- 1 # Fitting fit1 <- mcglm(c(Fenois ~ Cor), list(mc_id(dados)), data = dados) fit2 <- mcglm(c(Fenois ~ Cor), list(mc_dglm(~ Cor, id = "id", data = dados)), covariance = "expm", data = dados) # Goodness-of-fit gof(fit1) gof(fit2) # Comparing estimates and standard errors coef(fit1, type = "beta", std.error = TRUE) coef(fit2, type = "beta", std.error = TRUE) O interessante é que a estimativa pontual é exatamente a mesma, porém olha a enorme diferença nos erros padrões dos betas. -- Wagner Hugo Bonat ---------------------------------------------------------------------------------------------- Department of Mathematics and Computer Science (IMADA) University of Southern Denmark (SDU) and Laboratório de Estatística e Geoinformação (LEG) Universidade Federal do Paraná (UFPR) _______________________________________________ _______________________________________________ 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 forne� c�igo m�imo reproduz�el.