Ricardo,

Pelo que você apresentou, ou talvés não tenha visto direito nao ficou claro qual o "material" genético que vocês está analisando. Se por acaso você esteja utilizando o delineamento da Mather, com os pais, F1, F2 e os retrocruzamentos, existe um estimador formal para esse desvio padrão de Vello e Vencovsky, caso o seu delineamento genético tenha sido outro, como avaliação de progênies aparentadas, a coisa complica um pouco. Pois eu não conheço um estimador formal para isso.

De qualquer forma vou ver se consigo tirar algumas idéias sobre como se estimar nesses casos e em tempo posto alguma coisa aqui no tópico.

att,
Fernando H

2011/3/22 Fabio Mathias Corrêa <fabio.ufla@yahoo.com.br>
Veja a função HPDinterval e mcmcsamp para estimar o intervalo de confiança via método de monte carlo!

Essa questão de IC para h2 já foi abordada no grupo!

Caso vc não consiga, diga!

 
            Fábio Mathias Corrêa
        Departamento de Estatística
   Universidade Estadual de Santa Cruz



Tel.: 73-3680-5076
Cel.: 73-9991-8155



De: Paulo Ricardo Gherardi Hein <phein1980@gmail.com>
Para: r-br@listas.c3sl.ufpr.br
Enviadas: Terça-feira, 22 de Março de 2011 7:05:32
Assunto: Re: [R-br] Como estimar os standard deviations de estimativas de herdabilidade em um teste

Olá pessoal,

Obrigado pelas dicas (função lmer do "lme4" e "SEI.GE"), mas o meu problema ainda não foi solucionado. Calcular o sd de herbabilidades estimadas a partir de modelos com efeito aleatório parece não ser uma tarefa simples no R. Os editores das revistas exigem o valor H² acompanhado pelo standard deviation/intervalo de confiança.  Como é que os colegas que trabalham com melhoramento apresentam as suas estimativas de herdabilidade? Meus orientadores me ajudaram a calcular isso no SAS e no ASREML para outro design experimental (factorial mating design), mas eu não tenho licença para esses softwares e pretendo migrar 100% para o R até o ano que vem.

Me desculpem por insistir no assunto, mas alguém da lista já calculou essas estatísticas no R?

Abraços,

Paulo Ricardo Gherardi Hein
PhD candidate at University of Montpellier 2
CIRAD - PERSYST Department
Research unit: Production and Processing of Tropical Woods TA B-40/16 bur.145
Adress: 73 rue Jean-François Breton 34398 Montpellier Cedex 5 - France
phone: +33 4 67 61 44 51 / mobile: +33 6 47 90 57 60
email: paulo.hein@cirad.fr / skype: paulo_hein




De: paulo_hein <paulo_hein@yahoo.com.br>Enviadas: Terça-feira, 15 de Março de 2011 13:52:47
Assunto: [R_STAT] Re: Como estimar os standard deviations de estimativas de herdabilidade em um teste

 

Prezado Fábio, obrigado pela sugestão.

Prezado Fernando, você tem razão. Esse script retorna o valor do desvio padrão de cada componente da variância. No entanto, ao elevarmos os valores ao quadrado, a estimativa da herdabilidade é calculada apartir das variâncias, não é?

O scrip retorna os valores de StdDev do efeito clone, interação clone x site e erro. Aqui vai um exmplo:

2581 > Resume1
2582 [[1]]
2583 Linear mixed-effects model fit by REML
2584 Data: Data
2585 Log-restricted-likelihood: -521.7632
2586
Fixed: Y ~ 1 + Site
2587 (Intercept) Site302 Site303
2588 60.79 -3.38 6.52
2590 Random effects:
2591 Formula: ~1 | Clone
2592 (Intercept)
2593 StdDev: 2.348988
2595 Formula: ~1 | Site %in% Clone
2596 (Intercept) Residual
2597 StdDev: 5.427933 7.052537
2599 Number of Observations: 150
2600 Number of Groups:
2601 Clone Site %in% Clone
2602 10 30

Assim, estou calculando a broad-sense heritability da propriedade [[1]] como: 

H² = 2.348988^2 / (2.348988^2 + 5.427933^2 + 7.052537^2)

O que eu preciso é calcular o standard deviation de cada estimativa de herdabilidade para apresentar os resultados como exigem as principais revistas da área. Algo do tipo:
H² [[1]] = 0.065 (+ ou - SE)

Meu orientador já calculou os SE usando o software ASREML, mas eu quero fazer isso no R.

Abraços,

Paulo Ricardo Gherardi Hein
PhD candidate at University of Montpellier 2
CIRAD - PERSYST Department
Research unit: Production and Processing of Tropical Woods TA B-40/16 bur.145
Adress: 73 rue Jean-François Breton 34398 Montpellier Cedex 5 - France
phone: +33 4 67 61 44 51 / mobile: +33 6 47 90 57 60
email: paulo.hein@... / skype: paulo_hein




> >
> >
> > ------------------------------
> > *De:* paulo_hein paulo_hein@...
> > *Para:* R_STAT@yahoogrupos.com.br
> > *Enviadas:* Segunda-feira, 14 de Março de 2011 5:24:20
> > *Assunto:* [R_STAT] Como estimar os standard deviations de estimativas de
> > herdabilidade em um teste
> >
> >
> >
> > Olá,
> > Trabalho com melhoramento de árvores (Eucalyptus) para producão de madeira.
> > Atualmente estamos estimando os componentes de variância e herdabilidade de
> > algumas propriedades da madeira proveniente de um teste clonal. O design
> > experimental é composto por 10 clones, plantados em 3 sites. Cada clone é
> > representado por 5 individuos, totalizando uma amostragem de 150 árvores (10
> > clones x 5 repetições x 3 sites).
> >
> > A maioria das estimativas do standard deviation de herdabilidades são
> > feitas com base nas séries de Taylor, mas não sei como calculá-las. Alguém
> > trabalha com esse assunto e conhece alguma solução?
> >
> > Para estimar os componentes de variância das 120 variáveis (estimados por
> > espectroscopia de NIR) estamos usando dois modelos (com e sem interação).
> > Para selecionar os modelos, estamos nos baseado no valor de BIC
> > (selecionamos os menor BIC). Os cálculos são feitos a partir dos seguintes
> > scripts:
> >
> > Data <- read.table("CNB150predNIR.csv", dec=".", sep=",", header=T)
> > Data$Site <- as.factor(Data$Site)
> > Data$Clone <- as.factor(Data$Clone)
> >
> > ## Estimating variance components
> > Resume <- NULL
> > Resume1 <- NULL
> > for (i in 4:124){
> > Y <- Data[,i]
> > lme <- lme(Y~ 1 + Site, random=~1|Clone, data=Data, method="REML")
> > lme1 <- lme(Y~ 1 + Site, random=~1|Clone/Site, data=Data, method="REML")
> > Resume <- c(Resume,list(lme))
> > Resume1 <- c(Resume1,list(lme1))}
> > Resume
> > Resume1
> >
> > ## For calculating BIC
> > Selection <- NULL
> > Selection1 <- NULL
> > for (i in 4:124){
> > Y <- Data[,i]
> > lme <- lme(Y~ 1 + Site, random=~1|Clone, data=Data, method="ML")
> > lme1 <- lme(Y~ 1 + Site, random=~1|Clone/Site, data=Data,method="ML")
> > Selection <- c(Selection,list(lme))
> > Selection1 <- c(Selection1,list(lme1))}
> >
> > ## To display BIC results
> > Resultat <- NULL
> > for (i in 1:121){ lme0 <- Selection[[i]]
> > lme1 <- Selection1[[i]]
> > Resultat <- c(Resultat,list(anova(lme0,lme1)))}
> > Resultat
> >
> > e as herdabilidades são estimadas da seguinte forma:
> >
> > H² (mle) = sdev(Clone)^2 / [sdev(Clone)^2 + sdev(Error)^2] ou
> > H² (lme1) = sdev(Clone)^2 / [sdev(Clone)^2 + sdev(interaction)^2 +
> > sdev(Error)^2]
> >
> > A maioria das estimativas do standard deviations de herdabilidades são
> > feitas com base nas séries de Taylor, mas não sei como calculá-las. Alguém
> > trabalha com esse assunto e conhece alguma solução?
> >
> > Atenciosamente,
> >
> > Paulo Ricardo Gherardi Hein
> > PhD candidate at University of Montpellier 2
> > CIRAD - PERSYST Department
> > Research unit: Production and Processing of Tropical Woods TA B-40/16
> > bur.145
> > Adress: 73 rue Jean-François Breton 34398 Montpellier Cedex 5 - France
> > phone: +33 4 67 61 44 51 / mobile: +33 6 47 90 57 60
> > email: paulo.hein@... / skype: paulo_hein
> >
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