
Uma dúvida Há como estruturar a matriz de variância covariância da função lme, para que se torne semelhante a mantriz não estruturada utilizada no SAS. Sei que o R e o SAS possuem abordagens diferentes, e que este negócio de tomar a saída do SAS com referência é errado, etc, mas estou tentando refazer os comando do SAS de um artigo utilizando o R e gostaria de confirmar que o código produz o mesmo resultado Estou fazendo os seguinte código o qual acredito gerar a matriz em questão. No entanto ela não está convergindo. install.packages("repmis") install.packages("nlme") library(repmis) library(nlme) DATA<-source_DropboxData(file = "Pierre.csv",key = "ud1guhoi7e3com0",sep = ",", header = TRUE) dados<-groupedData(Y~X|estudo,data=DATA) RegMisto<-lme(fixed=Y~1+X,correlation=corsymm(form=~1|estudo),weights=varIdent(form=~1|estudo)random=~1+X|estudo,data=dados,method="REML") Att

require(nlme) help(*corSymm*, help_type="html") fm1Orth.gls <- gls(distance ~ Sex * I(age - 11), Orthodont, correlation = *corSymm*(form = ~ 1 | Subject), weights = varIdent(form = ~ 1 | age)) summary(fm1Orth.gls) À disposição. Walmes.

Valeu Walmes. É como havia pensado mesmo! Só não convergiu com meus dados. Acredito que outra estrutura será necessário Abraços Em Sáb 17 Mai 2014 16:30:41 BRT, walmes . escreveu:
require(nlme)
help(*corSymm*, help_type="html")
fm1Orth.gls <- gls(distance ~ Sex * I(age - 11), Orthodont, correlation = *corSymm*(form = ~ 1 | Subject), weights = varIdent(form = ~ 1 | age))
summary(fm1Orth.gls)
À disposição. Walmes.
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