En la formalización del modelo que propones:

ingre6_ij=beta_1*scsa_ij+b_2i*sav_com_i+b_1i


Creo que no es posible  incluir  el efecto aleatorio "b_2i" asociado la 
variable "sau_com_i" (superficie agraria util en cada comarca) porque 
esta no varia dentro de cada comarca, luego solo se puede modelar como 
efecto fijo. En todo caso b_1, la pendiente asociada al indicador 
sinteticos: "iscs_a"  (que asumo que esta diponisble a nivel individual 
"ij" si no el modelo no tendría mucha utilidad), podría especificarse 
que incluyera un efecto que variara por comarcas: b_1i, el cual podría 
modelarse o dependiente de la variable superficie agrícola útil  (sau) a 
nivel comarcal

Realmente no estoy seguro si las dos especificaciones que comente en mi 
mensaje anterior producirían los mismo resultados en este problema 
concreto. A lo mejor José podría comprobarlo.



El 04/02/2013 19:39, Freddy López escribió:
> Hola.
>
> Yo no estoy seguro que sean las mismas cosas. Para las dudas, creo que 
> lo mejor es escribir con claridad cuál es el modelo que quieres 
> especificar.
>
> Creo que el modelo que quieres estudiar es el siguiente (por favor 
> corregidme):
>
> ingre6_ij=beta_1*scsa_ij+b_2i*sav_com_i+b_1i
>
> donde beta_1 sería el efecto fijo y b_1i, b_2i serían los efectos 
> aleatorios para la j-ésima observación de la comarca i, i=1,...,44 y 
> j=1,...,k (desconozco este valor k). b_2i es una pendiente y b_1i son 
> interceptos (uno por cada comarca).
>
> De ser este el caso, tienes que usar la forma (variable|agrupador) 
> para cada efecto aleatorio que necesites estimar dentro de la función 
> lmer(); utilizando (1|agrupador) cuando se trate del intercepto.
>
> En todo caso, si no tienes interés en el intercepto aleatorio, solo lo 
> omites de la fórmula y obtendrás /otro/ modelo:
>
> ingre6_ij=beta_1*scsa_ij+b_1i*sav_com_i
>
>
> Los modelos
>
> ingre6_ij=beta_1*scsa_ij+b_2i*sav_com_i+b_1i
>
> y
>
> ingre6_ij=beta_1*scsa_ij+beta_2*sau_com_i+b_2i*sav_com_i+b_1i
>
> no son iguales y no producen los mismos resultados, que también es una 
> de tus dudas. Esto puede ser debido a patologías propias de tus datos, 
> pero esto es especular. Habría que estudiarlo en detalle. Probar, por 
> ejemplo, con otros métodos de estimación.
>
> Ojalá te sea útil.
>
> Saludos.
>
>
>
> 2013/2/4 Francisco Viciana <franciscoj.viciana@juntadeandalucia.es 
> <mailto:franciscoj.viciana@juntadeandalucia.es>>
>
>     Según  la documentación del apéndice C del libro de A. Gelman:
>     "Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical
>     Models", en google book las pagina 568-569, donde se documenta
>     estas cuestiones están de momento visibles:
>
>     http://books.google.es/books?id=c9xLKzZWoZ4C&printsec=frontcover&hl=es&source=gbs_ge_summary_r&cad=0#v=onepage&q&f=false
>
>
>     Creo que en tu modelo solo se esta  incluyendo el efecto aleatio
>     de la comarca en el intercepto, no en la pendiente. La manera de
>     plantearlo con lmer, previa inclusión de la variable del nivel
>     comarcar "sau_com" en el nivel individual (desnormalizada) seria este:
>
>     > mod.ingr <- lmer(ingre_6 ~ iscs_a + sau_com + (1 | cod_com) ,
>     data=datos.agr)
>
>     En principio creo que debería de dar los mismos resultados que la
>     especificación que tu propones:
>
>
>     > mod.ingr.2 <- lmer(ingre_6 ~ iscs_a + sau_com + (sau_com |
>     cod_com) , data=datos.agr)
>
>
>     El 04/02/2013 18:13, Jose Luis Cañadas escribió:
>
>         Hola a todos.
>
>         Estoy utilizando la función lmer del paquete lme4 para ajustar
>         un modelo mixto.
>
>         Tengo varias variables en mi data.frame, unas son a nivel
>         individual y otras a nivel de comarcas. Listo algunas.
>
>         ingre_6 : Ingresos (nivel individual)
>         iscs_a : un indicador sintético resumen de otras variables,
>         calculado mediante componentes principales.
>         sau_com : superficie agraria útil de cada una de las comarcas.
>         cod_com : código de cada comarca. 44 en total
>
>         Quiero incluir sau_com como predictor a nivel de comarcas,
>         pero no sé si también tengo que meterlo a nivel individual
>
>         yo hago.
>
>         library(lme4)
>
>         mod.ingr <- lmer(ingre_6 ~ iscs_a + (sau_com | cod_com) ,
>         data=datos.agr)
>
>         El modelo ajusta  y puedo obtener los coeficientes con
>         fixef(mod.ingr)  y ranef(mod.ingr) , pero si quiero obtener
>         los coeficientes para cada una de las comarcas con
>         coef(mod.ingr) me dice qeu no puede alinearlos.
>
>         Si incluyo sau_com en la parte de efectos fijos, el modelo tb
>         ajusta y esta vez si puedo obtener los coeficientes con
>         coef(mod.ingr2)
>
>         mod.ingr.2 <- lmer(ingre_6 ~ iscs_a + sau_com + (sau_com |
>         cod_com) , data=datos.agr)
>
>         En la bibliografía y ejemplos que he consultado siempre
>         aparece de la segunda forma. ¿Hay que ponerlo siempre así?
>          ¿Cuál es la diferencia entre uno y otro?
>
>         Saludos
>
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