Dale un vistazo a esto:
http://dl.dropbox.com/u/2736772/R%20course/5-Modelos%20lineales%20mixtos%20en%20R.pdf

Es de este blog:
http://luiscayuela.blogspot.com/

El 28 de octubre de 2010 20:40, Carolina ege
<carohaupt@ege.fcen.uba.ar>escribió:

> Hola, tengo una duda con el método con el que deben ser ajustados los
> modelos para luego poder comparar el cambio en el ajuste entre dos modelos
> mixtos con distinta estructura de efectos fijos. Estoy utilizando la
> función
> lmer, con erros binomiales. Según el libro de Crawley (2007) para comparar
> dos modelos debería usar el método “ML” en lugar del “REML” por defecto.
> Sin
> embargo cuando agrego a la formula “REML=FALSE” para cambiar el método de
> ajuste, en el resumen no dice que se está usando el método “ML” (1 y 2).
>  No
> veo  la diferencia entre los dos modelos, y cuando realizo el ANOVA entre
> dos modelos ajustados con REML o supuestamente con ML no hay diferencias
> entre los resultados. Sospecho que no está cambiando el método de ajuste
> pero no me doy cuenta cómo hacerlo. Además en el libro que mencioné antes
> sugiere hacerlo agregando a la formula ##method=”ML”## , sin embargo al
> hacer esto me da un error (3) . Está mal comparar dos modelos con distinta
> estructura de efectos fijos ajustando los modelos con REML?? Si debo usar
> el
> método ML como hago para cambiar de tipo de método.
>
> Muchas gracias
>
>
>
> 1) ###Utilizando el método por defecto####
>
> > m1<-lmer(Yyes~E*S*DS+anio+(1|ID),binomial, data=puesta)
>
> > summary(m1)
>
> Generalized linear mixed model fit by the Laplace approximation
>
> Formula: Yyes ~ E * S * DS + anio + (1 | ID)
>
>   Data: puesta
>
>   AIC BIC logLik deviance
>
>  577.5 654 -271.7    543.5
>
> Random effects:
>
>  Groups Name        Variance Std.Dev.
>
>  ID     (Intercept) 0.52314  0.72329
>
> Number of obs: 664, groups: ID, 150
>
>
>
> Fixed effects:
>
>              Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
>
> (Intercept)    20.0462  1109.5139   0.018   0.9856
>
> E              -0.7346     0.5446  -1.349   0.1774
>
> S[T.1]         -1.8503     0.7632  -2.425   0.0153 *
>
> DS              3.3295     1.5941   2.089   0.0367 *
>
> anio[T.1993]  -16.4320  1109.5135  -0.015   0.9882
>
> anio[T.1994]  -16.1404  1109.5135  -0.014   0.9884
>
> anio[T.1996]  -16.7384  1109.5136  -0.015   0.9880
>
> anio[T.2001]  -15.7974  1109.5137  -0.014   0.9886
>
> anio[T.2002]  -16.1719  1109.5136  -0.015   0.9884
>
> anio[T.2003]  -15.6587  1109.5142  -0.014   0.9887
>
> anio[T.2004]  -17.3226  1109.5136  -0.016   0.9875
>
> anio[T.2006]  -16.6251  1109.5143  -0.015   0.9880
>
> E:S[T.1]        0.4976     0.5572   0.893   0.3719
>
> E:DS           -3.0673     1.5917  -1.927   0.0540 .
>
> S[T.1]:DS      -3.4400     1.6220  -2.121   0.0339 *
>
> E:S[T.1]:DS     3.0646     1.5947   1.922   0.0546 .
>
>
>
> 2)#### agregando a la formula REML=FALSE####
>
> > m1<-lmer(Yyes~E*S*DS+anio+(1|ID),binomial,data=puesta,REML=FALSE)
>
> > summary(m1)
>
> Generalized linear mixed model fit by the Laplace approximation
>
> Formula: Yyes ~ E * S * DS + anio + (1 | ID)
>
>   Data: puesta
>
>   AIC BIC logLik deviance
>
>  577.5 654 -271.7    543.5
>
> Random effects:
>
>  Groups Name        Variance Std.Dev.
>
>  ID     (Intercept) 0.52314  0.72329
>
> Number of obs: 664, groups: ID, 150
>
>
>
> Fixed effects:
>
>              Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
>
> (Intercept)    20.0462  1109.5139   0.018   0.9856
>
> E              -0.7346     0.5446  -1.349   0.1774
>
> S[T.1]         -1.8503     0.7632  -2.425   0.0153 *
>
> DS              3.3295     1.5941   2.089   0.0367 *
>
> anio[T.1993]  -16.4320  1109.5135  -0.015   0.9882
>
> anio[T.1994]  -16.1404  1109.5135  -0.014   0.9884
>
> anio[T.1996]  -16.7384  1109.5136  -0.015   0.9880
>
> anio[T.2001]  -15.7974  1109.5137  -0.014   0.9886
>
> anio[T.2002]  -16.1719  1109.5136  -0.015   0.9884
>
> anio[T.2003]  -15.6587  1109.5142  -0.014   0.9887
>
> anio[T.2004]  -17.3226  1109.5136  -0.016   0.9875
>
> anio[T.2006]  -16.6251  1109.5143  -0.015   0.9880
>
> E:S[T.1]        0.4976     0.5572   0.893   0.3719
>
> E:DS           -3.0673     1.5917  -1.927   0.0540 .
>
> S[T.1]:DS      -3.4400     1.6220  -2.121   0.0339 *
>
> E:S[T.1]:DS     3.0646     1.5947   1.922   0.0546 .
>
> ---
>
> Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
>
>
>
> >3)#######
>
> > m1<-lmer(Yyes~E*S*DS+anio+(1|ID),binomial,data=puesta,method="ML")
>
> Error en match.arg(method, c("Laplace", "AGQ")) :
>
>  'arg' should be one of "Laplace", "AGQ"
>
>
>
>
>
> Lic. Carolina Haupt
>
> Laboratorio de Ecología y Comportamiento Animal (Lab. 43)
>
> Facultad de Ciencias Exactas y Naturales
>
> Universidad de Buenos Aires
> Ciudad. Universitaria Pab. II. 4º piso
> Int. Güiraldes 2620 C1428EHA
> Ciudad Autónoma de Buenos Aires - Argentina
> Tel :  054 11  4576-3300 int 200
> Fax.: 054 11  4576-3384
> Sitio Web :    <http://www.ege.fcen.uba.ar/> www.ege.fcen.uba.ar
> E-mail :  <mailto:carohaupt@ege.fcen.uba.ar> carohaupt@ege.fcen.uba.ar
>
>             <mailto:carolina_haupt@yahoo.com.ar>
> carolina_haupt@yahoo.com.ar
>
>
>
>
>        [[alternative HTML version deleted]]
>
>
> _______________________________________________
> R-help-es mailing list
> R-help-es@r-project.org
> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
>
>


-- 
Jaume Tormo Blanes
IMEM Ramon Margalef.
Carretera San Vicente del Raspeig s/n
03690 San Vicente del Raspeig - Alicante
www.ua.es
acercad.wordpress.com

	[[alternative HTML version deleted]]

