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# modelo com efeito aleatório e local, cultivar, local:cultivar e resídual

# só é possível estimar resídual se haver repetições dentro de locais:cultivar

# número de níveis

nl <- 10; nc <- 8; nr <- 3

# efeitos aleatórios

l <- rnorm(nl,0,2); # de local

c <- rnorm(nc,0,1.5); # de cultivar

lc <- rnorm(nl*nc,0,1); # de local:cultivar (interação genótipo:ambiente)

e <- rnorm(nl*(nc+nr),0,0.5) # residual, var entre rep no mesmo local:cult

# dados artificiais

da1 <- expand.grid(local=gl(nl,1), cultivar=gl(nc,1), r=1)

da2 <- expand.grid(local=gl(nl,1), cultivar=gl(nr,1), r=2)

da <- rbind(da1, da2)

# matriz de delineamento

Z <- with(da, cbind(model.matrix(~-1+local),

model.matrix(~-1+cultivar),

model.matrix(~-1+local:cultivar)))

dim(Z)

ranef <- c(l, c, lc)

length(ranef)

y <- Z%*%ranef+e

require(lme4)

m0 <- lmer(y~(1|local)+(1|cultivar)+(1|local:cultivar), data=da)

summary(m0)

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À disposição.

Walmes.