
Boa tarde. Tenho um conjunto de dados avaliando o número de ácaros em função de tempo, tratamento e planta. Considerando o tempo e a planta como efeitos aleatórios e tratamento(ácaros) como efeito fixo, escrevi o modelo: model <- lme(n_individ~acaro,random=~time|plant) Erro em lme.formula(n_individ ~ acaro, random = ~time | plant) : nlminb problem, convergence error code = 1 message = iteration limit reached without convergence (10) No entanto apareceu a mensagem de erro. Alguém sabe me informar o motivo desse erro? Desde já agradeço, Att., Ana Paula

Tente aumentar o número de iterações usando o argumento control. talvez possa ajudar. fm2<-lme(distance ~ age + Sex, data = Orthodont, random = ~ 1,control=lmeControl(maxIter=1000)) Talvez se disponibilizar dados de exemplo, as pessoas poderão ajudar melhor. Só uma duvida, você gostaria de fazer uma analise de medidas repetidas? Em 15 de abril de 2014 15:16, ana paula coelho madeira < apcmadeira@hotmail.com> escreveu:
Boa tarde.
Tenho um conjunto de dados avaliando o número de ácaros em função de tempo, tratamento e planta. Considerando o tempo e a planta como efeitos aleatórios e tratamento(ácaros) como efeito fixo, escrevi o modelo:
model <- lme(n_individ~acaro,random=~time|plant) Erro em lme.formula(n_individ ~ acaro, random = ~time | plant) : nlminb problem, convergence error code = 1 message = iteration limit reached without convergence (10)
No entanto apareceu a mensagem de erro. Alguém sabe me informar o motivo desse erro?
Desde já agradeço,
Att.,
Ana Paula
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-- Grato Augusto C. A. Ribas Site Pessoal: http://recologia.com.br/ <http://augustoribas.heliohost.org> Github: https://github.com/Squiercg Lattes: http://lattes.cnpq.br/7355685961127056

Essa fórmula não "soa bem aos olhos" ou eu entendi errado o problema. Você está monitorando o número de ácaros em plantas ao longo do tempo e tem um tratamento sendo aplicado à essas plantas? Sendo assim, pode-se pensar que existe o efeito do tratamento sobre o número médio de ácaros, uma possível alteração com o tempo e um efeito individual de cada planta. No meu modelo de ver, planta é aleatório. Tratamento e tempo são fixos. Tempo talvez tenha um efeito que pode ser representado por uma função, como um polinômio por exemplo. Com essas considerações o modelo seria *lme(contagem~trat*tempo, random=~1|planta)* Você pode colocar efeito aleatório incidindo no coeficiente de inclinação também, assim *lme(contagem~trat*tempo, random=~tempo|planta)* Vale lembrar que a sua variável aleatória é uma contagem, cujo suporte são os números naturais não negativos. Você assumindo distribuição normal aí, o que pode ser uma aproximação ruim, principalmente se as contagens forem baixas. Mesmo as contagens sendo altas, possivelmente existe uma relação média variância pois isso é intrínseco de contagens. Verifique os pressupostos. Em geral, usar o log da contagem pode remediar. À disposição. Walmes.
participantes (3)
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ana paula coelho madeira
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Augusto Ribas
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walmes .