Walmes, muito obrigado pela resposta.

Eu sou estatístico e sabia que o REML não trabalha com o teste F pela partição de soma de quadrados. Eu acho que me expressei mal. Queria mostrar somente o que queria fazer e relendo a mensagem, realmente parece que quero fazer partição de SQ... bobeira minha e desde já, desculpe. Era para ser o exemplo.

Outra coisa, eu tentei reproduzir o código do meus dados ... não serviu? Para mim, isso era um CMR. Reproduzi a estrutura dos meus dados e tentei mostrar o que fiz e o exemplo da forma como seriam as partições dos testes.
Quanto às dicas, vou tentar anova com modelos aninhados... não tinha pensado nisso e é relativamente fácil. Usei o teste anova (mod1, mod2) para ver qual melhor estrutura de correlação funcionava e tal, mas para testar os elementos fixos, não fiz. O pacote aod não conheço, vou estudá-lo.

Peço desculpas novamente por não me fazer entender e quando você tiver um tempo, escreve um tópico sobre dados com medidas repetidas... ia ser uma bênção, isso!

Abs e obrigado.

Olympio

Em 25/03/2012 17:37, Walmes Zeviani escreveu:

Olympio,

Quando estimação é REML ou ML não existe esse personagem soma de quadrados. Os testes de hipótese para os termos de efeito fixo não são feitos por uma estatística F de uma análise de variância. Usamos a estatística F de um teste de Wald. Quando você pede anova() de um objeto nlme, você não recebe um quadro de análise de variância, mas um quadro de teste de Wald. Isso porque anova() é uma função genérica, ela olha para classe do objeto e então retorna uma saída apropriada. Dessa forma, lm e aov retornam anovas, glm retornam quadro de deviance, lme retorna teste de Wald, e assim vai. Então, não existe anova (SQ, QM, F...) para modelos aleatórios. Mesmo assim, acredito que seja possível fazer testes particionados semelhante ao que fazemos com summary(..., split=). Uma possível solução seria o ajuste de modelos aninhados/seqüenciais e a comparação do ajuste pelo anova(modelo1, modelo2). Outra possíbilide é usar a função aod::wald.test() para fazer esses testes de "particionamento de hipótese". Consulte um estatístico ou um livro de modelos lineares e veja a documentação do pacote. Um CMR é bem vindo.

À disposição.
Walmes.

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