Porgrammation des moyennes ajusées Ex : ANOVA à 2 facteurs

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Julia Ouallet
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Porgrammation des moyennes ajusées Ex : ANOVA à 2 facteurs

Messagepar Julia Ouallet » 24 Mai 2007, 10:06

Premier forum R - Je me lance

Je suis en stage en recherche (non diplômant) à l'UMR de Kourou et suis amenée à utiliser R pour la modélisation. Je me suis auto-formée et là j'ai bien besoin d'un coup de pouce.

Je prends un cas simple de modèle linéaire: ANOVA à deux facteurs (fac. A à 3 modalités, fac. B à deux modalités) sans interaction. Je cherche à effectuer une comparaison des traitements (AB) voire une comparaison aussi de chasue modalité d'un même facteur. Pour cela, il m'est nécessaire de calucler des moyennes ajustées et non seulement les empiriques : moyennes ajustée soit corrigées de l'efet de 'lautre facteur. Vous voyez ?

Sur SAS, il s'agit de la fonction LSMEAN. Sur R, il m'a semblé que ce devait être "effects" mais je ne cromprends pas ce que la focntion me donne...

Merci de votre aide.

PS : Je me premts de demandefr si vous connaissez un bon forum de Stats aussi car la je galère vraiment à interpréter des effets dans un modèle à deux covariables et deux facteurs et leurs interactions ! Merci

Ju

Renaud Lancelot
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Messagepar Renaud Lancelot » 24 Mai 2007, 11:28

La fonction predict permet de calculer les moyennes de pop estimées par le modèle. Voir en particulier l'argument newdata.

Pour les comparaisons, voir la fonction linear.hypothesis du package car, qui propose également la fonction Anova qui permet de faire la même chose que LSMEANS.

Voir aussi les liens dans la rubrique éponyme, notamment http://forums.cirad.fr/logiciel-R/viewtopic.php?t=345. Vous trouverez dans cette même rubrique des références téléchargeables sur le modèle linéaire, qui devraient répondre à toutes vos questions, comme par exemple http://forums.cirad.fr/logiciel-R/viewtopic.php?t=226.

Bon courage !

Renaud

Delphine Meziere
Messages : 7
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Messagepar Delphine Meziere » 21 Mar 2011, 17:56

Bonjour,
Je ne vois pas bien combien la fonction predict permet de calculer les moyennes ajustée pour un facteur donné..
Si je reprends l'exemple de Julia, avec le modèle Y=A+B+AB, comment faire pour avoir la moyenne ajustée de A en gommant les effet de B ?
En fait, si je fait la moyenne de predict(modèle) pour chaque modalité A, je tiens compte de l'effet de B... ? Je ne sais pas si je suis très claire...

En fait, mon problème c'est que j'ai un dispositif où mes facteur sont non equirépétés...

j'ai essayé linear.hypotesis, mais un message d'erreur me dit "One or more terms aliased in model." Est-ce que cela vient du fait que mes facteurs ne sont pas équirépétés ?

cela fait beaucoup de questions d'un seul coup, assez innocentes je suppose...

Merci de votre aide,

Delphine

Matthieu Lesnoff
Messages : 120
Enregistré le : 29 Nov 2004, 12:41

Re: Porgrammation des moyennes ajusées Ex : ANOVA à 2 facteu

Messagepar Matthieu Lesnoff » 21 Mar 2011, 21:20

Julia Ouallet a écrit : Sur SAS, il s'agit de la fonction LSMEAN


Avec l'utilitaire "Rechercher" de ce forum et en tapant "lsmeans", vous tombez notamment sur http://forums.cirad.fr/logiciel-R/viewtopic.php?t=625&highlight=lsmeans. La fin du post propose une fonction de calcul des lsmeans ("marg_mins") donnant les mêmes résultats que LSMEAN de SAS (au moins pour les anovas 2 facteurs). Pour l'utiliser, il faut d'abord la sourcer sous R.

Pour une bonne introduction sur les lsmeans : Searle, S.R., Speed, F.M. & Milliken, G.A., 1980. Population Marginal Means in the Linear Model: An Alternative to Least Squares Means. The American Statistician, 34(4), pp.216-221.
ML

Delphine Meziere
Messages : 7
Enregistré le : 29 Nov 2010, 17:57

Messagepar Delphine Meziere » 25 Mar 2011, 11:09

Merci pour cette référence biblio !

Alors oui, j'avais essayé de lancer la fonction proposé dans le post, mais j'ai beaucoup de données, et R me dit "Erreur : impossible d'allouer un vecteur de taille 3.5 Go"...

j'ai esssayé avec un sous échantillon et voilà sa réponse : "Erreur dans
allocMatrix : trop d'éléments fournis"

c'est assez embêtant...


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