Éder,
Na verdade, o que ocorre é um modelo de seleção via regressão. Então, cada
marcador deve ser inserido como um coeficiente de modelo de regressão.
Eu não havia lido a apostila antes...rsrsrsrs.
A lmer não realiza esse tipo de análise. Para isso vc deve utilizar a library
rrBLUP.
Utilizando os seus dados, deve realizar o procedimento da seguinte maneira.
# Veja o help da library!
cran.r-project.org/web/packages/rrBLUP/rrBLUP.pdf
library(rrBLUP)
dados <- data.frame(ind=c(1:5),
diametro=c(9.87,14.48,8.91,14.64,9.55),
M1=c(2,1,0,1,1),
M2=c(0,1,2,0,0),
M3=c(0,0,0,1,0),
M4=c(0,0,0,0,1),
M5=c(2,1,0,1,1),
M6=c(0,1,0,0,1),
M7=c(0,0,2,0,0))
dados
G2 <- dados[,3:ncol(dados)]
# A matriz Z deve ter apenas -1,0 e 1, que corresponde a 1,0 e 2 na sua matriz.
G3 <- apply(G2,2,function(x) ifelse(x==1,-1, ifelse(x!=0,1,0)))
# G3 é sua nova matriz!
result <- mixed.solve(y=dados$diametro, Z=G3, K=diag(7))
result
$Vu
[1] 0.8537734
$Ve
[1] 5.45131
$beta
[1] 11.2199
$u
[1] -0.40714456 -0.54215342 -0.35285351 0.33237757 -0.40714456 0.02959554
[7] -0.23937139
$LL
[1] -9.760329
Valeu!!!
Fábio Mathias Corrêa
Universidade Estadual de Santa Cruz
Departamento de Ciências Exatas e da Terra - DCET
Campus Soane Nazaré de Andrade, km 16 Rodovia Ilhéus-Itabuna
CEP 45662-900. Ilhéus-Bahia
Tel.: 73-3680-5076
________________________________
De: Eder David Borges da Silva <[email protected]>
Para: [email protected]; Fabio Mathias Corrêa <[email protected]>
Enviadas: Segunda-feira, 22 de Agosto de 2011 14:13
Assunto: Re: [R-br] Declarar matriz Z modelos mistos
Fabio,
Esta forma de declarar não funciona, tinha tentado esta opção, desta forma para
cada Mxx é gerado um efeito para 0 ,1 e 2 caso tenha os três, mas pelo exemplo
é um efeito para Mxx como se fosse um slope para cada Mxx, e o 0,1,2 seriam os
niveis. Desta forma o teriam um componente para cada Mxx, mas no
problema só existe um componente único que engloba a variação de todos estes
Mxx.
Obrigado pela resposta
Att
Em 22 de agosto de 2011 07:35, Fabio Mathias Corrêa <[email protected]>
escreveu:
Éder,
>
>
>Os efeitos aleatórios devem ser especificados como no exemplo abaixo.
>
>
>m1 <- lmer(diametro~1+(1|M1) + (1|M2) + (1|M3) + (1|M4) + (1|M5) + (1|M6) +
>(1|M7),dados)
>
>summary(m1)
>ranef(m1)
>
>
>dotplot(ranef(m1, postVar=TRUE))$M1 # Plota os efeitos aleatórios e seus IC's.
>
>
>Valeu!!!
>
>
>
> Fábio Mathias Corrêa
>
>
> Universidade Estadual de Santa Cruz
>Departamento de Ciências Exatas e da Terra - DCET
>
>
>Campus Soane Nazaré de Andrade, km 16 Rodovia Ilhéus-Itabuna
>CEP 45662-900. Ilhéus-Bahia
>
>
>
>Tel.: 73-3680-5076
>
>
>________________________________
>De: Eder David Borges da Silva <[email protected]>
>Para: [email protected]
>Enviadas: Domingo, 21 de Agosto de 2011 15:52
>Assunto: [R-br] Declarar matriz Z modelos mistos
>
>
>
>Pessoal,
>dado um modelo y = Xb + Zu + e , modelo misto com Xb parte fixa e Zu parte
>aleatoria, estou tentando entender melhor a analise feita neste
>documento, http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/bitstream/doc/883425/1/Doc210.pdf ,
> pagina 54, ao meu entendimento é um modelo misto, onde a mudança é a forma
>que é construída a matriz Z, que como o autor faz é produzido um
>efeito aleatório para cada marcador. desta forma gostaria de saber
>se alguém ja declarou um matriz Z em uma analise de modelo misto no R em
>especifico na lmer, essa analise é GWS (Seleção genômica ampla),
>caso alguém tenha familiaridade ficaria grato de umas dicas.
>
>
>dados <- data.frame(ind=c(1:5),
> diametro=c(9.87,14.48,8.91,14.64,9.55),
> M1=c(2,1,0,1,1),
> M2=c(0,1,2,0,0),
> M3=c(0,0,0,1,0),
> M4=c(0,0,0,0,1),
> M5=c(2,1,0,1,1),
> M6=c(0,1,0,0,1),
> M7=c(0,0,2,0,0))
>dados
>require(lme4)
>
>
>Z <- model.matrix(~-1+M1+M2+M3+M4+M5+M6+M7,dados)
>Z ### Esta é a matriz que querro por no modelo
>m0 <- lmer(diametro~1+(1|?????),dados)
>summary(m0)
>ranef(m0)
>fixef(m0)
># Meu interesse e ter os componentes de variância e o efeito fixo(Media
>geral), e os efeitos aleatórios (7, uma para cada marcador)
>
>
>OBS: Creio que não chegaremos ao valor exato do autor, visto que ele fixou
>(sigma.erro/(sigma.g/n)) =1.
>Obrigado
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