Muito bom Andre! Na verdade a tabela inteira seria interessante, mas quando rodo o deviance(summary(fm1))ˆ2 obtenho isso: ML REML ldL2 ldRX2 sigmaML sigmaREML pwrss 4.907226e+06 4.875134e+06 5.543775e+04 2.717787e+00 2.158984e-05 2.165971e-05 4.519695e-05 disc usqr wrss dev llik NULLdev 3.557687e-05 5.302714e-07 3.557710e-05 NA NA NA Como vc gerou aquela tabela? Foi com o lme4 mesmo? Abs Em 18 de maio de 2012 10:22, andrebvs <andrebvs@bol.com.br> escreveu:
Bom dia Fernando, para você identificar a variância residual utilize o seguinte comando:
VarR = deviance(summary(fm1))[6]^2 VarR * *Mude apenas o valor "6" que está em colchetes para a linha que se encontra sua variância residual de sua análise, como no meu caso eu tinha 4 efeitos aleatórios (Q, L, C, T), utilizei a linha 6 contando a partir do titulo "variance" como mostra o quadro abaixo: *
**Random effects: Groups Name Variance Std.Dev. Q (Intercept) 1.2490 1.11761 L (Intercept) 1.9913 1.41115 C (Intercept) 0.7901 0.88888 T (Intercept) 1.8454 1.35846 Residual 1.4658 1.21070 **
*espero ter ajudado*.
Att. André Barbosa Ventura da Silva*
------------------------------ Em 17/05/2012 13:17, *Fernando Colugnati < fernando@ipti.org.br >*escreveu:
#Pessoal, estou analisando um experimento que procura avaliar as fontes de variabilidade em um processo de medição. São 101 pacientes, #onde são realizadas 5 medidas em 2 imagens de endotélio, ou seja, para cada paciente tenho 10 replicações, 5 em cada imagem (variável #medida no dataframe abaixo). Entendo que tenho um modelo misto, pois considero os pacientes como efeito aleatório (a variablidade entre eles #é enorme) e também as imagens, já que podem ser tiradas de diferentes partes do antebraço do paciente. #Especifiquei este modelo com o lme4 para uma das medidas que quero analisar, o diâmetro do endotélio pós-oclusão: fm1 <- lmer(abps ~ replicacao + (replicacao|medida) + (medida|id3), medidas) #e gostaria de estimar o % da variância de cada componente, e para isso preciso da variância total, que é a soma de todas, inlcuindo dos #efeitos fixos, do aleatório e tbm dos resíduos. Está especificação está correta, na opinião dos especialistas em experimentos? (não é meu #caso) #Rodando, após o modelo VarCorr(fm1, type="varcov") anova(fm1) #como identifico a variância residual? Na verdade me enrolei um pouco com a saída do VarCorr, e mesmo pesquisando no Google, não achei nada que #apresente este tipo de propósito de análise (é um estudo de R&R, onde quero mostrar que a variabilidade das replicações, ou do operador, é a #de menor culpa neste processo). #Segue um pedaço dos dados: #> dput(medidas[1:20,]) structure(list(abpre = c(0.382, 0.383, 0.386, 0.386, 0.383, 0.386, 0.384, 0.387, 0.386, 0.383, 0.339, 0.335, 0.342, 0.335, 0.339, 0.357, 0.342, 0.346, 0.343, 0.35), abps = c(0.412, 0.412, 0.415, 0.404, 0.408, 0.408, 0.393, 0.408, 0.408, 0.408, 0.382, 0.386, 0.386, 0.386, 0.386, 0.383, 0.383, 0.379, 0.379, 0.379), abs = c(0.03, 0.029, 0.029, 0.018, 0.025, 0.022, 0.009, 0.021, 0.022, 0.025, 0.043, 0.051, 0.044, 0.051, 0.047, 0.026, 0.041, 0.033, 0.036, 0.029), id3 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), replicacao = c(1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L ), medida = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), abpre2 = c(0.407, 0.408, 0.399, 0.404, 0.401, 0.404, 0.413, 0.413, 0.416, 0.407, 0.318, 0.318, 0.325, 0.325, 0.318, 0.314, 0.315, 0.316, 0.322, 0.322), abps2 = c(0.458, 0.452, 0.452, 0.455, 0.459, 0.465, 0.456, 0.459, 0.462, 0.462, 0.372, 0.382, 0.392, 0.386, 0.365, 0.386, 0.382, 0.369, 0.382, 0.382), abs2 = c(0.051, 0.044, 0.053, 0.051, 0.058, 0.061, 0.043, 0.046, 0.046, 0.055, 0.054, 0.064, 0.067, 0.061, 0.047, 0.072, 0.067, 0.053, 0.06, 0.06), X_Imedida_1 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), X_ImedXrepli_1 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L)), .Names = c("abpre", "abps", "abs", "id3", "replicacao", "medida", "abpre2", "abps2", "abs2", "X_Imedida_1", "X_ImedXrepli_1"), row.names = c(NA, 20L ), class = "data.frame") Abraço -- Fernando A.B. Colugnati -- Fernando A.B. Colugnati
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