Estimados
A raíz de un hilo anterior creo este otro, a mi entender (que puedo estar
equivocado), la varianza residual homogénea o heterogénea es sinónimo de
homocedasticidad o heterocedasticidad.
En lo más clásico de modelos mixtos, utilizando nlme y lme4, hay algunos
documentos confusos, por un lado lme4 no podría calcular heterocedasticidad,
pero siempre aparece un ejemplo por ahí que me confunde un poco.
Copio y pego unos ejemplos, donde en los dos primeros calculo la
heterocedasticidad, en los otros no, pero ¿se podría?, ¿ustedes que opinan? No
hay un análisis específico como para compartir datos, es un ejercicio.
# Heteroscedasticity ------------ heterocedasticidad
lme(y ~ time * tx,
random = ~ time | subjects,
weights = varIdent(form= ~ 1 | tx), data=data)
# agrego el grupo tiempo ------------ heterocedasticidad
lme(y ~ time * tx,
random = ~ time | subjects,
weights = varIdent(form= ~ 1 | tx * time),
data=data)
# correlación autorececiva ………………
lme(y ~ time * tx,
random = ~ time | subjects,
correlation = corAR1(),
data=data)
# heterogeneo autorececivo ……………..
lme(y ~ time * tx,
random = ~ time | subjects,
weights = varIdent(form= ~ 1 | time),
correlation = corAR1(),
data=data)
# variancias y covariancias ………………..
# lme4
lmer(y ~ (time + I(time^2)) * tx +
(time + I(time^2) | subjects),
data=data)
# nlme ……………………..
lme(y ~ (time + I(time^2)) * tx,
random = ~time + I(time^2) | subjects,
data=data)
Javier Rubén Marcuzzi
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