Bom dia, Tenho que realizar uma analise conjunta de experimentos Fatorias e estou com problemas na hora de atribuir a parte aleatória.... Tenho 3 fatores e 5 experimentos. Preciso atribuir a parte aleatoria assim: Experimento + Sujeito(Experimento) + Experimento*Fatores Olhei o help do lme mas não consegui entender como devo colocar a fórmula fit <- lme(Desfecho ~ Fator1 + Fator2 + Fator3 + Fator1*Fator2*Fator3,random= "????", data=dados) Consegui fazer com lmer, mas eu preciso dos resíduos condicionais e marginais do modelo... Obrigado, Att Greice.
Greice, Você pode obter esses resíduos fazendo a diferença entre os valores observados (y) e os preditos com efeitos fixos (y_x) e os preditos com efeitos fixos e aleatórios (y_xz), matricialmente r_cond = y - X\beta - Zb r_marg = y - X\beta X é a matriz relativa aos efeitos fixos, Z é a matriz relativa aos efeitos aleatórios, \beta é o vetor de estimativas dos efeitos fixos e b é o vetor de efeitos aleatórios preditos. V eja como extrair as matrizes em http://r-br.2285057.n4.nabble.com/R-br-Matrix-Modelo-td3574029.html#a3574331 . 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 ==========================================================================
Oi Walmes, Não tem como fazer esses contrastes na parte aleatória do lme? Obrigada, Greice. 2011/6/30 Walmes Zeviani <walmeszeviani@gmail.com>
Greice,
Você pode obter esses resíduos fazendo a diferença entre os valores observados (y) e os preditos com efeitos fixos (y_x) e os preditos com efeitos fixos e aleatórios (y_xz), matricialmente
r_cond = y - X\beta - Zb r_marg = y - X\beta
X é a matriz relativa aos efeitos fixos, Z é a matriz relativa aos efeitos aleatórios, \beta é o vetor de estimativas dos efeitos fixos e b é o vetor de efeitos aleatórios preditos. V eja como extrair as matrizes em http://r-br.2285057.n4.nabble.com/R-br-Matrix-Modelo-td3574029.html#a3574331 .
À disposição. Walmes.
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Greice, Eu suspeito que não seja possível declarar a sua estrutura de efeitos aleatórios na lme(). 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 ==========================================================================
Vou fazer pela lmer() mesmo então. Obridado novamente, Greice. 2011/6/30 Walmes Zeviani <walmeszeviani@gmail.com>
Greice,
Eu suspeito que não seja possível declarar a sua estrutura de efeitos aleatórios na lme().
À disposição. Walmes.
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Tive mais um problema... Na hora de estimar os componentes de variância por RELM a função convergiu para zero. fit1 <- lmer(dados$Nota ~ (1|Experimento/Degustador) + (1|Experimento:Leite) + (1|Experimento:Achocolatado) + (1|Experimento:Café) + (1|Experimento:Leite:Achocolatado:Café) + Café + Leite + Achocolatado +Leite*Achocolatado*Café) summary(fit1) AIC BIC logLik deviance REMLdev 1823 1885 -896.7 1789 1793 Random effects: Groups Name Variance Std.Dev. Degustador:Experimento (Intercept) 0.945490 0.97236 Experimento:Leite:Achocolatado:Café (Intercept) 0.059272 0.24346 Experimento:Café (Intercept) 0.000000 0.00000 Experimento:Achocolatado (Intercept) 0.148591 0.38548 Experimento:Leite (Intercept) 0.034867 0.18673 Experimento (Intercept) 0.000000 0.00000 Residual 2.847312 1.68740 Isso pode interferir nos meus resíduos marginais e condicionais? Tem como corrigir? Obrigado, Greice. 2011/6/30 Greice Laureano <greice.laureano@gmail.com>
Vou fazer pela lmer() mesmo então. Obridado novamente, Greice.
2011/6/30 Walmes Zeviani <walmeszeviani@gmail.com>
Greice,
Eu suspeito que não seja possível declarar a sua estrutura de efeitos aleatórios na lme().
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Greice, Se o componente de variância é zero, espera-se que os efeitos aleatórios preditos para essa fonte de variação sejam todos iguais a zero. Assim, predizer (e obter resíduos) com ou sem o termo aleatório da na mesma. ========================================================================== 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 ==========================================================================
Ok! Muito obrigado! 2011/6/30 Walmes Zeviani <walmeszeviani@gmail.com>
Greice,
Se o componente de variância é zero, espera-se que os efeitos aleatórios preditos para essa fonte de variação sejam todos iguais a zero. Assim, predizer (e obter resíduos) com ou sem o termo aleatório da na mesma.
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Walmes, Acredito que os termos aleatórios do modelo dela possam estarcom excesso de parâmetros. Termos aleatórios existem por algum motivo no modelo dela, eles convergirem a 0 não deve ser um bom sinal. Leonard powered by android 2.2 Em 30/06/2011 16:16, "Walmes Zeviani" <walmeszeviani@gmail.com> escreveu:
Greice,
Se o componente de variância é zero, espera-se que os efeitos aleatórios preditos para essa fonte de variação sejam todos iguais a zero. Assim, predizer (e obter resíduos) com ou sem o termo aleatório da na mesma.
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