En datos longitudinales, el efecto aleatorio esta asociado al sujeto (en
este caso parcela) sobre el que se realizan las mediciones
consecutivas. En modelos lineales mixtos normales este efecto aleatorio
induce una estructura de correlación de simetría compuesta
entre las observaciones. Esta correlación es razonable para una secuencia
corta de observaciones (2-4 observaciones). Si por el contrario la secuencia
de observaciones es larga (como seguramente es este el caso), posiblemente
el modelo de simetria compueta no sea suficiente y un  modelo de correlación
serial como el autoregresivo de orden 1 sea mas apropiado.

Prof. Julio Di Rienzo
Estadística y Biometría
FCA- U.N. Córdoba
IBS CC Member
http://sites.google.com/site/juliodirienzo
"Biometry, the active pursuit of biological
knowledge by quantitative methods."
(R.A. Fisher, 1948)



2010/6/15 Olivier Nuñez <onunez@iberstat.es>

> Eduardo,
>
> lo que te propuse es la sintaxis de un modelo lineal generalizado con
> efectos fijos.
> Para averiguar cuales son los efectos aleatorios en tu modelo,
> tienes que preguntarte cuales son los factores cuyos valores cambiarán
> (aleatoriamente) al repetir el experimento.
> El factor "Sistema" parece ser fijo, el factor "Semana" (1º semana, 2º
> semana, etc...) también, y el factor Bloque supongamos que es fijo.
> Queda el factor "Muestreo" que no acabo de entender en tu descripción, pero
> supongamos que sus valores cambiarían aleatoriamente al repetir el
> experimento.
>
> En este caso, la sintaxis correcta sería:
>
> require(lme4)
> glmer(Abundancia ~ Fecha+Bloque+Sistema+(1|Muestreo), family=poisson,
> data=datos)
>
> Un saludo. Olivier
>
>
> -- ____________________________________
>
> Olivier G. Nuñez
> Email: onunez@iberstat.es
> Tel : +34 663 03 69 09
> Web: http://www.iberstat.es
>
> ____________________________________
>
>
>
>
> El 15/06/2010, a las 14:52, Eduardo Trumper escribió:
>
>  Gracias Olivier
>>
>> Tu sugerencia fue esta:
>> "Suponiendo que tus datos tienen el formato de un data.frame con  los
>> siguientes nombres para sus columnas:
>> names(datos) =c("Fecha","Muestreo","Bloque,"Sistema","Abundancia"")
>> Entonces para estimar los efectos simple (es decir sin interacción) de
>> estos
>> factores sobre la abundancia de insectos, puedes utilizar la función:
>> glm(Abundancia ~ Fecha+Muestreo+Bloque+Sistema, family=poisson,
>> data=datos)
>> Un saludo. Olivier"
>>
>> Ahora bien, me pregunto si esta sintaxis no es la que corresponde a un
>> modelo lineal generalizado, digamos, "común". En este caso, "Muestreo"
>> aparece como cualquier otro factor. ¿Cómo hace R para "saber" que Muestreo
>> es la variable longitudinal? En el libro de Faraday ("Extending linear
>> with
>> R") se muestra un ejemplo con la función lmer. En el paquete lmer4, al
>> consultar el help aparece el siguiente ejemplo:
>> ## generalized linear mixed model
>> (gm1 <- glmer(cbind(incidence, size - incidence) ~ period + (1 | herd),
>> family = binomial, data = cbpp))
>> En este ejemplo, el archivo de datos tiene a period como los tiempos en
>> que
>> se repiten las medidas; herd son los grupos en los que se miden las
>> variables respuesta (incidence y size). En cada herd se toman 4 mediciones
>> repetidas en el tiempo (period).
>> El problema es que no entiendo la sintaxis: ¿Qué significa
>> cbind(incidence,
>> size - incidence) ? ¿Y qué significa (1 | herd)?
>>
>> Gracias
>>
>> Eduardo Trumper
>>
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