Hola.

No entiendo mucho de modelos mixtos pero creo que tu error es al definir 
el modelo con

modelo <- lme(peso ~ sexo-1 +clima, random=~1|ano_nacimiento, dataset, 
na.action="na.exclude")

Al quitarle el intercept al sexo.
Con este modelo funcionaría un nuevo data.frame que tenga tanto machos 
como hembras

datos <- 
data.frame(ano_nacimiento=c(2002,2000),sexo=c('hembra','macho'),clima=c('regular','malo'))
predict(modelo,datos)
   2002     2000
239.3431 310.8165
attr(,"label")
[1] "Predicted values"

Dejando el intercept en sexo

modelo <- lme(peso ~ sexo +clima, random=~1|ano_nacimiento, dataset, 
na.action="na.exclude")
datos <- 
data.frame(ano_nacimiento=2002,sexo='hembra',clima=c('bueno','malo'))
predict(modelo,datos)
   2002     2002
299.2495 257.7669
attr(,"label")
[1] "Predicted values"

Saludos


El 11/07/12 19:59, Marcuzzi, Javier Rubén escribió:
> Luciano, muchísimas gracias
>
> Pero cuándo yo cometo errores los realizo en forma secuencial, no voy a equivocarme una sola vez. Utilicé su sugerencia, pero no entendí o hay otro problema, copio la salida de R en algunos intentos fallidos.
>
> # predecir por ejemplo, ano_nacimiento 2002, sexo hembra (no está en los datos), clima bueno y malo
>> predecir<- data.frame(ano_nacimiento=2002, clima=c('bueno','malo'), sexo='hembra')
>> predict(modelo, predecir, level=0:2)
> Error en `[.data.frame`(grps, , i) : undefined columns selected
>> # predecir por ejemplo, ano_nacimiento 2002, sexo hembra (no está en los datos), clima bueno y malo
>> predecir<- data.frame(ano_nacimiento=2002, clima=c('bueno','malo'), sexo='hembra')
>> predict(modelo, predecir, level=0:1)
> Error en conLin$Xy[, ZXstart[1]:ZXend[1], drop = FALSE] %*% lmeFit$beta :
>    argumentos no compatibles
>> # predecir por ejemplo, ano_nacimiento 2002, sexo hembra (no está en los datos), clima bueno y malo
>> predecir<- data.frame(ano_nacimiento=2002, clima=c('bueno','malo'), sexo='hembra')
>> predict(modelo, predecir, level=0)
> Error en X %*% fixef(object) : argumentos no compatibles
> From: Luciano Selzer
> Sent: Wednesday, July 11, 2012 2:42 PM
> To: Marcuzzi, Javier Rubén
> Cc: R-help-es@r-project.org
> Subject: Re: [R-es] predecir
>
> Hola Javier, te faltó poner el sexo dentro del nuevo data.frame
> Luciano
>
>
>
> El 11 de julio de 2012 14:07, Marcuzzi, Javier Rubén<javier.ruben.marcuzzi@gmail.com>  escribió:
>
>    ano_nacimiento<- c(2000, 2000, 2001, 2001, 2001, 2001, 2002)
>    ano_nacimiento<- as.factor(ano_nacimiento)
>    sexo<- c('macho', 'hembra', 'macho', 'hembra', 'macho', 'hembra', 'macho')
>    clima<- c('bueno', 'regular', 'malo','bueno', 'regular', 'malo', 'bueno')
>    peso<- c(354, 251, 327, 328, 301, 270, 330)
>    dataset<- data.frame(ano_nacimiento, sexo, clima, peso)
>    library(nlme)
>    modelo<- lme(peso ~ sexo-1 +clima, random=~1|ano_nacimiento, dataset, na.action="na.exclude")
>    summary(modelo)
>    modelo$coefficients$fixed
>    modelo$coefficients$random
>    f<-fitted(modelo)
>    r<-resid(modelo)
>    dataset2<- data.frame(ano_nacimiento, sexo, clima, peso, f, r)
>    dataset2
>    plot(modelo)
>    predict(modelo)
>    # predecir por ejemplo, ano_nacimiento 2002, sexo hembra (no está en los datos), clima bueno y malo
>    predecir<- data.frame(ano_nacimiento=2002, clima=c('bueno','malo'))
>    predict(modelo, predecir, level=0:1)
>
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