Modelo de efeito misto com correlacao AR1
Caros colegas, Estou precisando de um ajuda para um modelo de efeito misto com correlação AR1 A auto correlação se justifica pois os pacientes devem apreender e obter melhores resultado de um bloco para outro então usei os seguinte comando ------------------------------------------------------- base <- read.csv('jogov2.csv') require(nlme) modelo <- lme(valor~Gr+Idd+Escol,random=~1|Bloco,correlation=corAR1(, form=~1|Bloco) ,data=base) summary(modelo) ----------------------------------------------------- Que resultou em ----------------------------------------------------- Linear mixed-effects model fit by REML Data: base AIC BIC logLik 3928.017 3958.571 -1957.009 Random effects: Formula: ~1 | Bloco (Intercept) Residual StdDev: 2.480127 6.846336 Correlation Structure: AR(1) Formula: ~1 | Bloco Parameter estimate(s): Phi 0.1407996 Fixed effects: valor ~ Gr + Idd + Escol Value Std.Error DF t-value p-value (Intercept) -1.7057456 1.8249072 577 -0.934703 0.3503 GrB 1.7242603 0.6606029 577 2.610131 0.0093 Idd -0.0479666 0.0178547 577 -2.686502 0.0074 Escol 0.3441736 0.0926290 577 3.715615 0.0002 Correlation: (Intr) GrB Idd GrB -0.068 Idd -0.415 -0.101 Escol -0.602 -0.227 0.001 Standardized Within-Group Residuals: Min Q1 Med Q3 Max -3.16689925 -0.56838036 -0.09641692 0.55523377 3.66357685 Number of Observations: 585 Number of Groups: 5 ------------------------------------------------------- Agora vem o problema eu preciso saber se o efeito aleatório tem um média diferente diferente entre o grupo B e o grupo A e além disso se o valor de Phi é diferente para os dois grupos Alguém pode me ajudar ? Ps. Base em anexo -- []s Tura
Tura, O efeito aleatório você separa na sintaxe do argumento random=, assim random=~fator|bloco, penso (embora nunca fiz) que a mesma sintaxe se aplique no argumento correlation=. À disposição. Walmes. ========================================================================== Walmes Marques Zeviani LEG (Laboratório de Estatística e Geoinformação, 25.450418 S, 49.231759 W) Departamento de Estatística - Universidade Federal do Paraná fone: (+55) 41 3361 3573 VoIP: (3361 3600) 1053 1173 e-mail: walmes@ufpr.br twitter: @walmeszeviani homepage: http://www.leg.ufpr.br/~walmes linux user number: 531218 ==========================================================================
On Wed, 2011-05-04 at 17:29 -0300, Walmes Zeviani wrote:
Tura,
O efeito aleatório você separa na sintaxe do argumento random=, assim random=~fator|bloco, penso (embora nunca fiz) que a mesma sintaxe se aplique no argumento correlation=.
À disposição. Walmes.
Walmes, Infelizmente não funciona modelo <- lme(valor~Gr+Idd+Escol,random=~Gr|Bloco,correlation=corAR1(, form=~Gr|Bloco) ,data=base) Error in Initialize.corAR1(X[[2L]], ...) : Covariate must have unique values within groups for corAR1 objects Você sabe o que pode estar acontecendo? -- []s Tura
O argumento correlation já é especificado para os efeitos aleatórios. Portanto, basta vc indicar o valor limite. modelo <- lme(valor~Gr+Idd+Escol,random=~Gr|Bloco,correlation=corAR1(0.8) ,data=base) Valeu!!! Fábio Mathias Corrêa Universidade Estadual de Santa Cruz Departamento de Ciências Exatas e da Terra - DCET Campus Soane Nazaré de Andrade, km 16 Rodovia Ilhéus-Itabuna CEP 45662-900. Ilhéus-Bahia Tel.: 73-3680-5076 ----- Mensagem original ----- De: Bernardo Rangel Tura <tura@centroin.com.br> Para: r-br@listas.c3sl.ufpr.br Cc: Enviadas: Quarta-feira, 4 de Maio de 2011 19:50 Assunto: Re: [R-br] Modelo de efeito misto com correlacao AR1 On Wed, 2011-05-04 at 17:29 -0300, Walmes Zeviani wrote:
Tura,
O efeito aleatório você separa na sintaxe do argumento random=, assim random=~fator|bloco, penso (embora nunca fiz) que a mesma sintaxe se aplique no argumento correlation=.
À disposição. Walmes.
Walmes, Infelizmente não funciona modelo <- lme(valor~Gr+Idd+Escol,random=~Gr|Bloco,correlation=corAR1(, form=~Gr|Bloco) ,data=base) Error in Initialize.corAR1(X[[2L]], ...) : Covariate must have unique values within groups for corAR1 objects Você sabe o que pode estar acontecendo? -- []s Tura _______________________________________________ R-br mailing list R-br@listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br
Tura, da forma como vc escreveu o modelo com 'correlation=corAR1(,form=~1|Bloco)', vc está dizendo que dentro de cada bloco existe uma sequência de observações com estrutura de dependência AR(1), o que não é o caso. O efeito aleatório aí é o de indivíduo (Idd), não o de bloco. Tente da seguinte forma: modelo<-lme(valor~Gr+factor(Bloco)+Escol,random=~1|Idd,correlation=corAR1(,form=~1|Idd)) summary(modelo) Assim vc tem o efeitos dos blocos (fixo) e com um coeficiente phi relativo à estrutura de autocorrelação das observações de cada indivíduo e que se supõe que é igual para todos os indivíduos. Att.,Rubem --- Em qua, 4/5/11, Bernardo Rangel Tura <tura@centroin.com.br> escreveu: De: Bernardo Rangel Tura <tura@centroin.com.br> Assunto: [R-br] Modelo de efeito misto com correlacao AR1 Para: r-br@listas.c3sl.ufpr.br Data: Quarta-feira, 4 de Maio de 2011, 16:18 Caros colegas, Estou precisando de um ajuda para um modelo de efeito misto com correlação AR1 A auto correlação se justifica pois os pacientes devem apreender e obter melhores resultado de um bloco para outro então usei os seguinte comando ------------------------------------------------------- base <- read.csv('jogov2.csv') require(nlme) modelo <- lme(valor~Gr+Idd+Escol,random=~1|Bloco,correlation=corAR1(, form=~1|Bloco) ,data=base) summary(modelo) ----------------------------------------------------- Que resultou em ----------------------------------------------------- Linear mixed-effects model fit by REML Data: base AIC BIC logLik 3928.017 3958.571 -1957.009 Random effects: Formula: ~1 | Bloco (Intercept) Residual StdDev: 2.480127 6.846336 Correlation Structure: AR(1) Formula: ~1 | Bloco Parameter estimate(s): Phi 0.1407996 Fixed effects: valor ~ Gr + Idd + Escol Value Std.Error DF t-value p-value (Intercept) -1.7057456 1.8249072 577 -0.934703 0.3503 GrB 1.7242603 0.6606029 577 2.610131 0.0093 Idd -0.0479666 0.0178547 577 -2.686502 0.0074 Escol 0.3441736 0.0926290 577 3.715615 0.0002 Correlation: (Intr) GrB Idd GrB -0.068 Idd -0.415 -0.101 Escol -0.602 -0.227 0.001 Standardized Within-Group Residuals: Min Q1 Med Q3 Max -3.16689925 -0.56838036 -0.09641692 0.55523377 3.66357685 Number of Observations: 585 Number of Groups: 5 ------------------------------------------------------- Agora vem o problema eu preciso saber se o efeito aleatório tem um média diferente diferente entre o grupo B e o grupo A e além disso se o valor de Phi é diferente para os dois grupos Alguém pode me ajudar ? Ps. Base em anexo -- []s Tura -----Anexo incorporado----- _______________________________________________ R-br mailing list R-br@listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br
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