Prezado Fernando,
Boa tarde.
Eu normalmente cálculo de acorde com Nakagawa et al. (2012), tentei
baixar o livro recomendado para ver é cálculado o R2, mas não
consegui. Você teria o pdf do livro e poderia me enviar?
Obrigado.
2014-05-26 23:34 GMT-03:00 Fernando Souza <[email protected]
<mailto:[email protected]>>:
Caros Amigos,
Fiz uma análise de regressão utilizando o modelo de efeito misto.
Eu desejo fazer o coeficiente de determinação parcial conforme
descrito no livro do Kutner, et al (Applied linear statistical
Models, )
<http://www.amazon.com/Applied-Linear-Statistical-Models-Michael/dp/007310874X>
5° edição, paginas 268-269 para obter uma estimativa de quanto
cada variável incluída no modelo contribuiu para o R2 geral ( ou
seja a contribuição marginal de cada variável para a redução da
variação quando todas as outras variáveis estão no modelo- No
livro é chamado de coeficiente parcial de determinação). O R2 do
modelo deve ser igual a soma do R2 parcial de cada variável
individualment (R2modelo= R2variável1+R2variável2...). Fiz uma
função para automatizar os passos descritos no livro, como vocês
poderão ver a soma do R2 parcial de cada variável difere do R2
geral do modelo. Acredito que eu possa ter entendido algo errado,
por isso gostaria de ajuda. Alguém da lista ja fez este tipo de
avaliação?
DATA<- structure(list(DATA = structure(c(25L, 27L, 1L, 2L, 3L, 4L,
5L,
6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 17L, 18L,
19L, 20L, 21L, 22L, 23L, 24L, 26L, 28L, 25L, 27L), .Label =
c("01/09/13",
"02/09/13", "03/09/13", "04/09/13", "05/09/13", "07/09/13",
"08/09/13",
"10/09/13", "11/09/13", "14/09/13", "15/09/13", "16/09/13",
"17/09/13",
"18/09/13", "19/09/13", "20/09/13", "21/09/13", "22/09/13",
"23/09/13",
"24/09/13", "25/09/13", "26/09/13", "27/09/13", "28/09/13",
"29/08/13",
"29/09/13", "30/08/13", "30/09/13"), class = "factor"), GEST = c(63L,
64L, 66L, 67L, 68L, 69L, 70L, 72L, 73L, 75L, 76L, 79L, 80L, 81L,
82L, 83L, 84L, 85L, 86L, 87L, 88L, 89L, 90L, 91L, 92L, 93L, 94L,
95L, 63L, 64L), MANEJO = c(2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L), DIAS = c(1L, 2L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 10L,
11L, 13L, 14L, 17L, 18L, 19L, 20L, 21L, 22L, 23L, 24L, 25L, 26L,
27L, 28L, 29L, 30L, 31L, 32L, 33L, 1L, 2L), ANIMAL = structure(c(2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L), .Label = c("5",
"4"), class = c("ordered", "factor")), CONSUMO = c(1.43, 1.24,
2, 1.29, 0.94, 1.99, 1.48, 1.25, 1.8, 2.16, 1.36, 1.33, 2.25,
1.1, 1.78, 1.47, 2, 2.07, 1.35, 1.84, 1.86, 1.5, 1.31, 1.45,
1.46, 2.51, 2.77, 1.89, 1.39, 1.68), PV = c(40, 40.06, 40.18,
40.24, 40.3, 40.36, 40.42, 40.54, 40.6, 40.72, 40.78, 40.99,
41.04, 41.08, 41.13, 41.17, 41.22, 41.26, 41.31, 41.35, 41.4,
41.45, 41.49, 41.54, 41.58, 41.63, 41.67, 41.9, 32.3, 32.47),
TEMPMIN = c(11.85, 11.85, 17.9, 18.45, 18.6, 19.6, 19.2,
17.8, 18.7, 15.5, 15.55, 18.7, 18.15, 17.55, 17.85, 18.75,
20.95, 19.3, 19.35, 19.4, 18.8, 17.65, 17.75, 16.45, 16.95,
18.4, 21.1, 18.2, 11.85, 11.85), TEMPMAX = c(28.05, 28.05,
30, 30.9, 30.8, 30.35, 31.2, 27.9, 31.3, 28.6, 28.25, 31.95,
32.75, 30.7, 31.65, 32.85, 32.65, 33.2, 33.05, 24.7, 24.35,
24.95, 28, 28.15, 30.9, 33.1, 34.95, 26.65, 28.05, 28.05),
URAMIN = c(38, 38, 40, 41.5, 43, 42.5, 41, 61.5, 44.5, 41.5,
41, 18, 19.5, 26.5, 19.5, 19.5, 20, 25.5, 29, 70, 71.5, 42.5,
50, 44, 31, 23, 15.65, 46.5, 38, 38), URAMAX = c(89, 89,
94, 91, 91, 96.5, 94.5, 99, 95.5, 91, 93, 74.5, 74.5, 75.5,
77, 76, 80, 88, 92, 94, 93.5, 94, 91.5, 85.5, 83.5, 79, 51.75,
77.5, 89, 89), TEMPMEC = c(19.95, 19.95, 23.95, 24.68, 24.7,
24.98, 25.2, 22.85, 25, 22.05, 21.9, 25.33, 25.45, 24.13,
24.75, 25.8, 26.8, 26.25, 26.2, 22.05, 21.58, 21.3, 22.88,
22.3, 23.93, 25.75, 28.03, 22.43, 19.95, 19.95), URAMED = c(63.5,
63.5, 66.25, 69.5, 67.75, 80.25, 70, 67, 47.75, 47, 48.25,
56.75, 60.5, 82.5, 68.25, 70.75, 64.75, 51, 63.5, 62, 56.75,
84.25, 84.25, 64.25, 64.5, 57.75, 72.25, 74.75, 63.5, 63.5
), ITH = c(4, 4, 151, 220, 212, 304, 267, 82, 133, 20, 16,
201, 231, 246, 218, 317, 343, 230, 302, 40, 21, 49, 147,
51, 143, 238, 409, 82, 4, 4), IMS = c(0.9, 0.62, 0.69, 1.62,
0.81, 1.16, 1.45, 0.87, 0.86, 0.86, 1.04, 1.68, 0.68, 0.56,
1.47, 1.04, 1.14, 0.66, 0.97, 1.35, 1.14, 1.05, 1.52, 0.77,
0.95, 0.84, 1.31, 1.52, 1, 1.37), cook = c(0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0)), .Names = c("DATA", "GEST", "MANEJO",
"DIAS", "ANIMAL", "CONSUMO", "PV", "TEMPMIN", "TEMPMAX", "URAMIN",
"URAMAX", "TEMPMEC", "URAMED", "ITH", "IMS", "cook"), row.names =
c("178",
"179", "181", "182", "183", "184", "185", "187", "188", "190",
"191", "194", "195", "196", "197", "198", "199", "200", "201",
"202", "203", "204", "205", "206", "207", "208", "209", "210",
"211", "212"), class = c("nffGroupedData", "nfGroupedData",
"groupedData",
"data.frame"), formula = CONSUMO ~ I(PV^0.75) + IMS + GEST +
TEMPMAX + TEMPMIN + URAMIN + URAMAX + as.numeric(ITH) |
ANIMAL, FUN = function (x)
max(x, na.rm = TRUE), order.groups = TRUE)
modelocompleto<-lme(fixed=CONSUMO~GEST+as.numeric(ITH),data=DATA,correlation=corAR1(form=~GEST|ANIMAL),na.action=na.omit,weights=varIdent(form=~1|ANIMAL),random=~1|ANIMAL,method="REML")
modeloreduzidoGEST<-update(modelocompleto,fixed=CONSUMO~as.numeric(ITH),random=~1|ANIMAL,method="REML",control=ctrl)
modeloreduzidoITH<-update(modelocompleto,fixed=CONSUMO~GEST,random=~1|ANIMAL,method="REML",control=ctrl)
R2partial<-function(modelocompleto,modeloreduzidoGEST,modeloreduzidoITH){
SSRGEST<-(sum(resid(modeloreduzidoGEST)^2) -
sum(resid(modelocompleto)^2))
SSRITH<-(sum(resid(modeloreduzidoITH)^2) -
sum(resid(modelocompleto)^2))
SSEGEST<-sum(resid(modeloreduzidoGEST)^2)
SSEITH<-sum(resid(modeloreduzidoITH)^2)
R2partialGEST<-SSRGEST/SSEGEST
R2partialITH<-SSRITH/SSEITH
resultado1<-paste("R2parcial-GEST",R2partialGEST,sep=":")
resultado2<-paste("R2parcial-ITH",R2partialITH,sep=":")
R2total<-paste("R2total",sum(R2partialGEST,R2partialITH),sep=":")
return(c(resultado1,resultado2,R2total))
}
R2partial(modelocompleto,modeloreduzidoGEST,modeloreduzidoITH) #
R2 parcial para cada uma das vaiáveis
install.packages("MuMIn")
library(MuMIn)
r.squaredGLMM(modeloreduzidoGEST) #R2 Geral
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Alisson Lucrecio da Costa
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