Senhores, Seguindo no assunto proposto pelo Alisson, no thread sobre pvalor com a lme4, estou tentando parametrizar um modelo misto com o intuito de fazer a inferência pelo perfil da verossimilhança. Entretanto, estou tentando "traduzir" um modelo da lm() pela parametrização da lme4 e enfrento grandes dificuldades, assim gostaria da ajuda de vocês com esse intento... Seguem dois modelos da lm() que são equivalentes, visto que o fator "trat" tem 9 níveis e "eras" tem um certo confundimento com "trat", assim procedo: mf1 <- lm(terms(resp ~ local/rep + trat + local:trat, keep = TRUE), data = dados) mf2 <- lm(terms(resp ~ local/rep + eras/trat + local:eras/trat, keep = TRUE), data = dados) Esses dois modelo tem o mesmo erro e gostaria de reproduzi-los usando a lmer(). Quando faço o primeiro modelo, sem problemas: mm1 <- lmer(resp ~ ( 1 | local/rep ) + ( 1 | trat ) + ( 1 | local:trat ), data = dados) Recupero a mesma variância do resíduo da lm(), todavia não consgigo fazer o segundo modelo recuperar essa mesma variância... Alguém tem alguma sugestão? P.S.: Se, por acaso alguém tiver outra sugestão, que use a lme(), ou lme2() gostaria de saber... como disse, meu objetivo a obter os perfis da verossimilhança! Seja os dados de exemplo: dados <- dput(dados) structure(list(local = 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, 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, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L), .Label = c("1", "2", "3", "4"), class = "factor"), rep = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L), .Label = c("1", "2", "3", "4"), class = "factor"), trat = structure(c(1L, 6L, 2L, 3L, 5L, 8L, 7L, 4L, 9L, 1L, 3L, 7L, 6L, 5L, 4L, 2L, 8L, 9L, 1L, 8L, 4L, 6L, 3L, 9L, 2L, 5L, 7L, 1L, 5L, 9L, 6L, 8L, 7L, 2L, 3L, 4L, 9L, 8L, 3L, 2L, 7L, 4L, 1L, 6L, 5L, 9L, 2L, 1L, 8L, 7L, 6L, 3L, 4L, 5L, 9L, 4L, 6L, 8L, 2L, 5L, 3L, 7L, 1L, 9L, 7L, 5L, 8L, 4L, 1L, 3L, 2L, 6L, 4L, 9L, 2L, 3L, 8L, 6L, 5L, 1L, 7L, 4L, 3L, 5L, 9L, 8L, 1L, 2L, 6L, 7L, 4L, 6L, 1L, 9L, 3L, 7L, 2L, 8L, 5L, 4L, 8L, 7L, 9L, 6L, 5L, 2L, 3L, 1L, 9L, 2L, 7L, 8L, 4L, 5L, 6L, 3L, 1L, 9L, 8L, 6L, 2L, 4L, 3L, 7L, 5L, 1L, 9L, 5L, 3L, 2L, 8L, 1L, 7L, 4L, 6L, 9L, 4L, 1L, 2L, 5L, 6L, 7L, 8L, 3L), .Label = c("a", "b", "c", "d", "e", "f", "g", "h", "i"), class = "factor"), eras = structure(c(2L, 4L, 2L, 3L, 3L, 1L, 4L, 3L, 1L, 2L, 3L, 4L, 4L, 3L, 3L, 2L, 1L, 1L, 2L, 1L, 3L, 4L, 3L, 1L, 2L, 3L, 4L, 2L, 3L, 1L, 4L, 1L, 4L, 2L, 3L, 3L, 1L, 1L, 3L, 2L, 4L, 3L, 2L, 4L, 3L, 1L, 2L, 2L, 1L, 4L, 4L, 3L, 3L, 3L, 1L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 3L, 4L, 2L, 1L, 4L, 3L, 1L, 3L, 2L, 3L, 2L, 4L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 4L, 3L, 2L, 4L, 3L, 3L, 3L, 1L, 1L, 2L, 2L, 4L, 4L, 3L, 4L, 2L, 1L, 3L, 4L, 2L, 1L, 3L, 3L, 1L, 4L, 1L, 4L, 3L, 2L, 3L, 2L, 1L, 2L, 4L, 1L, 3L, 3L, 4L, 3L, 2L, 1L, 1L, 4L, 2L, 3L, 3L, 4L, 3L, 2L, 1L, 3L, 3L, 2L, 1L, 2L, 4L, 3L, 4L, 1L, 3L, 2L, 2L, 3L, 4L, 4L, 1L, 3L), .Label = c("0", "1", "2", "3"), class = "factor"), resp = c(1878L, 3417L, 3546L, 2284L, 3220L, 2692L, 2243L, 2088L, 1871L, 1793L, 1983L, 2087L, 2628L, 2909L, 1928L, 3065L, 2650L, 2390L, 2428L, 3125L, 3010L, 2181L, 2478L, 2575L, 2348L, 2492L, 2295L, 1892L, 2257L, 2003L, 3123L, 2673L, 2449L, 3333L, 3040L, 3212L, 1767L, 2514L, 2503L, 2547L, 2055L, 1591L, 1898L, 2748L, 2376L, 1458L, 1709L, 1649L, 1784L, 1724L, 1956L, 1706L, 1043L, 1056L, 1346L, 1657L, 1970L, 1483L, 1103L, 985L, 779L, 915L, 800L, 1155L, 1074L, 1435L, 988L, 1052L, 932L, 1112L, 1728L, 2746L, 5150L, 3101L, 5020L, 5828L, 3927L, 5123L, 5765L, 3620L, 4901L, 5859L, 5050L, 5383L, 2920L, 4002L, 3850L, 4727L, 4998L, 5702L, 5154L, 5098L, 4039L, 3493L, 5417L, 5097L, 4954L, 3964L, 4371L, 5681L, 4090L, 4644L, 3370L, 5529L, 5491L, 5145L, 5158L, 3864L, 2777L, 2697L, 2739L, 1911L, 2103L, 2959L, 3241L, 2457L, 2321L, 2410L, 2085L, 3511L, 2657L, 3349L, 3157L, 2948L, 3491L, 2951L, 2626L, 2396L, 1997L, 2895L, 2244L, 2807L, 3408L, 3350L, 4104L, 2613L, 2589L, 2617L, 2791L, 3063L, 3665L, 2918L, 2092L, 2583L)), .Names = c("local", "rep", "trat", "eras", "resp"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -144L)) att, FH