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GLMM - Fixed effect para todas as variáveis

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Mensagem por souzaalves Sex Nov 17, 2017 12:24 pm

Pessoal,

estou tentando tentanto rodar um GLMM com quatro diferentes variáveis: Espécie de hospedeiro (espécies), CRC (comprimento rostro-cloca), Sexo (M, F) e abundância de uma espécie de parasito (numérica).

A pergunta central é saber se: abundância de parasitas varia de acordo com a espécie de hospedeiro, CRC (tamanho rostro-cloacal) e sexo do hospedeiro.

Contudo, não quero colocar nenhuma das variáveis com "randon effect", porém, todas em "fixed effect". Gostaria de saber como coloco todas eles como "fixed effect" numa mesmo função.

Obrigado.
Abs
souzaalves
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Mensagem por Prof. Marcos Sáb Nov 18, 2017 3:53 pm

Olá, João Pedro! Qual função você está usando para criar o modelo? Dependendo dos pacotes e funções, a sintaxe da fórmula pode mudar um pouco. Não manjo muito de modelos mistos, mas vamos nos falando aqui para resolver. Wink
Prof. Marcos
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Mensagem por souzaalves Seg Nov 20, 2017 8:02 pm

Olá Marcos,

obrigado pelo retorno. Então, eu primeiramente usei a função "glmm", contudo, ela pede que seja separado as variáveis com random effect e as variáveis com fixed effect.

Depois, tentei a função "lm", mas, ficou mais parecendo uma correlação múltipla do que um glmm. E por fim, a função "lme", que também me pediu para informar qual variável tem o random e fixed effect.

Espero que tenha ajudado. Abs
souzaalves
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Mensagem por Prof. Marcos Seg Nov 20, 2017 9:33 pm

Oi de novo, João Pedro!

Então, acho que eu não tinha pensando muito no assunto, hehehe.
Mas vamos lá: se pararmos para pensar, o que é um modelo misto? É um modelo que combina efeitos fixos e aleatórios. Agora, se você tem um modelo que tem apenas efeitos fixos, então entendo que você tem um modelo estatístico "comum" em mãos, como um simples modelo linear.

Então talvez a gente esteja complicando as coisas aqui, e o que você precisa não necessita da função lmer, por exemplo, e apenas a lm mesmo, como você já tentou. Ou tem algo mais na questão?

Vamos conversando.
Prof. Marcos
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