Continuo con lo mismo, y los gráficos generados (residuales frente a predichos en nivel 2) y los que se publican en el libro no coinciden. 

Por un lado, en el libro parece que emplean los valores predichos por la parte fija de la ecuación, sin tener presente los efectos aleatorios

pred.n2 <- tapply(m3@X %*% fixef(m3), popdata$class, mean)
u0 <- ranef(m3)[[1]][, 1] # residuales intercepto nivel 2
u1 <- ranef(m3)[[1]][, 2] # residuales pendiente aleatoria nivel 2

plot(u0, pred.n2)
plot(u1, pred.n2)

En fín, con esto cierro el tema, además, no entiendo por que utiliza los valores predichos por la parte fija exclusivamente y no ambos (efectos aleatorios y fijos).

Gracias a todos, Joan.

PD: le escribiré al autor.







----Mensaje original----

De: canadasreche@gmail.com

Fecha: 09/05/2013 22:53

Para: <r-help-es@r-project.org>

Asunto: Re: [R-es] lme4 y residuales


 
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Hola. 

Leyendo tu primera pregunta, yo diría que los valores
predichos para el nivel superior si son las medias que obtienes cuando evaluas
los valores predichos del nivel inferior en las categorías del efecto
aleatorio.

 

 Con el ejemplo que
viene en 

lmer sería
library(lme4) 

(fm1 <-
lmer(Reaction ~ Days + (Days|Subject), sleepstudy)) 

predichos
<- tapply(fitted(fm1), sleepstudy$Subject, mean) 

observados
<- tapply(sleepstudy$Reaction,sleepstudy$Subject,mean) 

residuos <- observados-predichos

 # predichos vs
residuos^2 

plot(predichos,residuos^2)

 # observados vs
predichos

 plot(observados,predichos)
abline(a=0,b=1,col="red") 

 

Saludos


 
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
 


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