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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