Td otimo Olympio. Abs Em 9 de maio de 2012 20:54, Olympio Neto <olympiotneto@gmail.com> escreveu:
Ferraudo, tudo bem?
Cara, quando li a mensagem, pensei a mesma coisa! Cada dia aprendo mais com o Walmes. Parabéns, Walmes. Poucas vezes li uma explicação tão simples e didática de uma análise de covariâncias.
Abs
Olympio
Em 09/05/2012 18:29, Guilherme Moraes Ferraudo escreveu:
Walmes, o mestre da didática. Parabéns!!
Walmes não deu para assistir a sua comunicação. Esepro que tenha transcorrido tudo bem.
Abs
Em 9 de maio de 2012 16:05, Walmes Zeviani <walmeszeviani@gmail.com>escreveu:
Ivan,
Vamos primeiro primeiro apodar as arestas a fim de fazer a coisa rolar. Você tem um experimento com um fator de 5 níveis nominais, denominado de F. Cada animal é uma unidade experimental do qual se observa uma resposta y e uma covariável x. Acredita-se que x afeta y e portanto quer-se remover esse efeito para poder estudar a variação explicada por F. Pode-se supor que F e x tenham efeitos aditivos (sem interação) ou pode-se assumir que existe interação. Na ausência de interação as diferenças entre níveis de F são as mesmas sem importar o nível de x, mas o mesmo não vale para presença de interação, de forma que, você deve definir antecipadamente em que nível(is) de x quer comparar níveis de F. Não sei o CMR é exatamente o que você tem, pois o CMR não parece ser um caso de modelo misto porque animal é a unidade experimental e não um fator de agrupamento (embora para Poisson este seja um modelo estimável), enfim... vou considerar um glm fixo, daí é só fazer as devidas extensões para o glmm.
da <- data.frame(F=gl(5,20), x=runif(5*20)) da$Ey <- with(da, exp(1+as.numeric(F)/2+(as.numeric(F)-2)/3*x)) da$y <- with(da, rpois(F, lambda=exp(1+as.numeric(F)/2+(as.numeric(F)-2)/3*x))) with(da, tapply(y, F, mean))
require(lattice) xyplot(y~x, groups=F, data=da, type="a")
ac0 <- glm(y~F*x, data=da, family=poisson) anova(ac0, test="Chisq") betas <- coef(ac0)
require(doBy) # médias populacionais marginais em x=0.5 mpm <- popMatrix(ac0, effect="F", at=list(x=0.5)) mpm%*%betas exp(mpm%*%betas)
# diferença nas médias populacionais marginais duas à duas nlevels(da$F) comp <- t(combn(1:nlevels(da$F), 2)) rownames(comp) <- apply(comp, 1, paste, collapse="-")
dmpm <- t(apply(comp, 1, function(vs) mpm[vs[1],]-mpm[vs[2],])) rownames(dmpm) <- rownames(comp)
apply(dmpm, 1, function(x) x%*%betas)
require(multcomp) summary(glht(ac0, linfct=mpm)) # médias populacionais marginais summary(glht(ac0, linfct=dmpm)) # contraste entre as médias populacionais marginais
# na verdade isso não é a média, mas sim o exp() disso
E é isso aí Ivan. Esse procedimento aí que fiz foi o que deixou um determinado software famoso por dar esses resultados aos usuários. Trata-se de algo que, depois de fazer pela primeira vez e entender, passa a ser trivial.
À disposição. Walmes.
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