Olá, eu gostaria de usar o teste de comparações múltiplas LSD de Fisher após rodar um modelo misto, porém não encontrei nenhuma função para tal. Os comandos que tentei são: mod1 <- aov(resposta ~ fator + Error(sujeito/fator), data=dados) require(nlme) mod2 <- lme(resposta ~ fator, random = ~1|sujeito/fator,data=dados) Usando o mod2 consigo rodar o teste de Tukey com a seguinte função: glht(mod2,linfct=mcp(fator="Tukey")) Porém eu preciso do LSD de Fisher. Encontrei a função LSD.test, mas ela não funciona para modelo misto require(agricolae) LSD.test(mod1,"fator", group=TRUE) Alguém sabe me indicar alguma função que faça o teste LSD de Fisher considerando o mod1, mod2, ou outro modelo com mesmos resultados? Desde já agradecida, Juliana
Quando se para os modelos mistos não se tem mais a disposição tantas opções para testes de hipótese sobre médias. As opções são àquelas disponíveis na glht(). O LSD de Fisher é o mesmo que LSD, ou seja, testes t sem correção alguma? Se sim é só usar a glht assim summary(glht(seu_modelo, linfct=suas_opções_aqui), test=adjusted(type="none")) 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 skype: walmeszeviani twitter: @walmeszdo eviani homepage: http://www.leg.ufpr.br/~walmes linux user number: 531218 ==========================================================================
No pacote agrícolae, digite: ?Kruskal Usa LSD. Veja se ajuda. [. ]'s. Edson Lira Estatístico Ma-Am Em 21/11/2012, às 11:24, Juliana Passos <jullylp@yahoo.com.br> escreveu:
Olá, eu gostaria de usar o teste de comparações múltiplas LSD de Fisher após rodar um modelo misto, porém não encontrei nenhuma função para tal. Os comandos que tentei são:
mod1 <- aov(resposta ~ fator + Error(sujeito/fator), data=dados)
require(nlme) mod2 <- lme(resposta ~ fator, random = ~1|sujeito/fator,data=dados)
Usando o mod2 consigo rodar o teste de Tukey com a seguinte função: glht(mod2,linfct=mcp(fator="Tukey")) Porém eu preciso do LSD de Fisher. Encontrei a função LSD.test, mas ela não funciona para modelo misto require(agricolae) LSD.test(mod1,"fator", group=TRUE)
Alguém sabe me indicar alguma função que faça o teste LSD de Fisher considerando o mod1, mod2, ou outro modelo com mesmos resultados? Desde já agradecida, Juliana
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Uma dúvida....faz sentido este tipo de teste após um modelo misto? Se na modelagem vc escrever o modelo por meio de contrastes adequados, ainda seria necessária esta correção? Estas correções são baseadas no MSW (quadrados médios intra), no respectivo Grau de Liberdade que dará o GL da t para o percentil desejado. Daí minha dúvida....este MSW "vale" em modelos mistos (principalmente se estimados via REML)? Abs Em 21 de novembro de 2012 15:33, Edson Lira <edinhoestat@yahoo.com.br>escreveu:
No pacote agrícolae, digite: ?Kruskal Usa LSD.
Veja se ajuda. [. ]'s. Edson Lira Estatístico Ma-Am
Em 21/11/2012, às 11:24, Juliana Passos <jullylp@yahoo.com.br> escreveu:
Olá, eu gostaria de usar o teste de comparações múltiplas LSD de Fisher após rodar um modelo misto, porém não encontrei nenhuma função para tal. Os comandos que tentei são:
mod1 <- aov(resposta ~ fator + Error(sujeito/fator), data=dados)
require(nlme) mod2 <- lme(resposta ~ fator, random = ~1|sujeito/fator,data=dados)
Usando o mod2 consigo rodar o teste de Tukey com a seguinte função: glht(mod2,linfct=mcp(fator="Tukey")) Porém eu preciso do LSD de Fisher. Encontrei a função LSD.test, mas ela não funciona para modelo misto require(agricolae) LSD.test(mod1,"fator", group=TRUE)
Alguém sabe me indicar alguma função que faça o teste LSD de Fisher considerando o mod1, mod2, ou outro modelo com mesmos resultados? Desde já agradecida, Juliana
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-- Fernando A.B. Colugnati
Fernando, Seus apontamentos estão corretos. O que se faz é considerar a distribuição assintótica dos estimadores de máxima verossimilhança. Ela estabelece que os estimadores são normais. Por isso que usamos a normal para intervalos de Wald e chi-quadrado para testes de razão de verossimilhança. Distribuição t e F representam distribuição amostral de estatísticas de teste para estimação ANOVA de componentes de variância. Em modelos mistos tais estatísticas de teste (t e F) não seguem mais essas distribuições. Algum desenvolvimento foi feito no sentido de casar a distribuição corrigindo-se os graus de liberdade dos testes, mas até onde eu sei isso só tá implementado em um software e não recebido importância. Documentos que li na internet sobre implementação da lme4 discute essas abordagens de correção com contra argumentos interessantes e justifica porque a lme4 não retorna p-valor no summary do ajuste. Recomendo aos interessados o conteúdo dos seguintes links https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help/2006-May/094765.html http://blog.lib.umn.edu/moor0554/canoemoore/2010/09/lmer_p-values_lrt.html 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 skype: walmeszeviani twitter: @walmeszeviani homepage: http://www.leg.ufpr.br/~walmes linux user number: 531218 ==========================================================================
Já tinha lido este do Bates, e concordo em quase tudo com ele. Eu mesmo sou um defensor do fim da ditadura dos p-values (e trabalho na saúde...vai vendo a briga), ainda mais pq são sempre interpretados como níveis de significância. Mas o que a Juliana pode estar chamando de Modelo Misto é a abordagem de componentes da variância, baseados nos MSW (como Bates mesmo aponta,,,não tinha lembrado disso). Aí faz sentido testes post-hoc e suas mais diversas correções. Juliana, neste caso o método que vc está utilizando não é adequado. Tente uma ANOVA com os chamados "efeitos aninhados" (caso vc realmente precise dos p-values corrigidos). Ou use a função do Moore, dada em um dos links do Walmes (o blog). Att Em 21 de novembro de 2012 18:46, Walmes Zeviani <walmeszeviani@gmail.com>escreveu:
Fernando,
Seus apontamentos estão corretos. O que se faz é considerar a distribuição assintótica dos estimadores de máxima verossimilhança. Ela estabelece que os estimadores são normais. Por isso que usamos a normal para intervalos de Wald e chi-quadrado para testes de razão de verossimilhança. Distribuição t e F representam distribuição amostral de estatísticas de teste para estimação ANOVA de componentes de variância. Em modelos mistos tais estatísticas de teste (t e F) não seguem mais essas distribuições. Algum desenvolvimento foi feito no sentido de casar a distribuição corrigindo-se os graus de liberdade dos testes, mas até onde eu sei isso só tá implementado em um software e não recebido importância. Documentos que li na internet sobre implementação da lme4 discute essas abordagens de correção com contra argumentos interessantes e justifica porque a lme4 não retorna p-valor no summary do ajuste. Recomendo aos interessados o conteúdo dos seguintes links
https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help/2006-May/094765.html http://blog.lib.umn.edu/moor0554/canoemoore/2010/09/lmer_p-values_lrt.html
À disposição. Walmes.
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Bom dia queria saber se poderia me ajudar, estou querendo fazer um gráfico de densidade de probabilidade em 3D para mais usando os eixo x, y e z como 3 variáveis. Apenas encontrei exemplos para 2D e não conseguir fazer o gráfico que queria através deles. Carlos Pereira da Silva Bacharel em Estatística – UEPB Mestrando em Estatística e Experimentação Agropecuária - UFLA Lavras - MG Cel: 035 - 9119 - 2245 Email: ccpsilva81@hotmail.com __________________________________________ Tenha Um Dia Abençoado Por DEUS!!! Sl – 34, 8
library(rgl) example(plot3d) 2012/11/22 Carlos Pereira <ccpsilva81@hotmail.com>
Bom dia queria saber se poderia me ajudar, estou querendo fazer um gráfico de densidade de probabilidade em 3D para mais usando os eixo x, y e z como 3 variáveis. Apenas encontrei exemplos para 2D e não conseguir fazer o gráfico que queria através deles.
Carlos Pereira da Silva Bacharel em Estatística – UEPB
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Bom dia Carlos, Existem maneiras de se resolver esse problema pelas linhas de programação do R, mas conheço um pacote chamado Rcmdr que facilita muito, pois ele é point and click e aí é só você carregar a sua base por importação para a plataforma do Rcmdr e ai atravé do própio menu você conseguirá criar um gráfico 3D ou 2D e de varias outras formas. Espero ter ajudado. Atenciosamente, Kauê P. Veras da Cunha Estatística - UERJ MSN: kaueveras@hotmail.com E-mail: kaueveras@gmail.com Cel: (21) 8254-9601 Em 22 de novembro de 2012 11:40, Carlos Pereira <ccpsilva81@hotmail.com>escreveu:
Bom dia queria saber se poderia me ajudar, estou querendo fazer um gráfico de densidade de probabilidade em 3D para mais usando os eixo x, y e z como 3 variáveis. Apenas encontrei exemplos para 2D e não conseguir fazer o gráfico que queria através deles.
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Este Package pode lhe auxiliar Gráficos 3d ############################### require(scatterplot3d) ?scatterplot3d #Ex x <- seq(-10, 10, length= 30) y <- x f <- function(x,y) { r <-(x^2-y^2) } f z <- outer(x, y, f) z[is.na(z)] <- 1 z <- z * 100 par(mar=c(0.1,2.2,0.1,1.4),cex=1.6) persp(x, y, z, theta = 30, ticktype = "detailed", xlab="eixo X",ylab="eixo Y", zlab = "eixo Z", col = "purple") ________________________________ De: Carlos Pereira <ccpsilva81@hotmail.com> Para: R-br <r-br@listas.c3sl.ufpr.br> Enviadas: Quinta-feira, 22 de Novembro de 2012 11:40 Assunto: [R-br] Gráfico 3D Bom dia queria saber se poderia me ajudar, estou querendo fazer um gráfico de densidade de probabilidade em 3D para mais usando os eixo x, y e z como 3 variáveis. Apenas encontrei exemplos para 2D e não conseguir fazer o gráfico que queria através deles. Carlos Pereira da Silva Bacharel em Estatística – UEPBMestrando em Estatística e Experimentação Agropecuária - UFLA Lavras - MGCel: 035 - 9119 - 2245 Email: ccpsilva81@hotmail.com __________________________________________ Tenha Um Dia Abençoado Por DEUS!!! Sl – 34, 8 _______________________________________________ R-br mailing list R-br@listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível.
participantes (8)
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Carlos Pereira -
Daniel C Bezerra -
Edson Lira -
Fernando Colugnati -
Juliana Passos -
kaue veras -
Ricardo Olinda -
Walmes Zeviani