thr3ads.net - R help es - [R-es] pamer.fnc y la nueva versión de R [Oct 2013]

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Javier Villacampa González

2013-Oct-18 10:46 UTC

[R-es] pamer.fnc y la nueva versión de R

Hola buenas.
al final corri el siguiente código en mi máquina de casa. El problema es
que ha habido algún cambio en la librería lme4, que hace incompatible los
nuevos objetos lmer con la funcioón pamer.fnc. En este tipo de situaciones
imagino que lo propio sería ponerme en contacto con el autor o intentar
corregir yo mismo el código o incluso ambas.  ¿Es decortes escribir al
autor reportandole el fallo? ¿ Existe algún problema protocolo para hacer
esto? (aparte de ponerme en contacto a traves del mail de contacto de la
persona responsable)

Muchas gracias por adelantado.

Aquí les dejo el código simplificado y las informaciones de sesión en la
que podrán ver distintas versiones de R así como SO.

# ------------------------------
--------------------------
# Codigo
# --------------------------------------------------------
 require(lme4)
 require(LMERConvenienceFunctions)
 dat <- data.frame(row.names= 1:20)
 dat$Subject <-
   factor(rep(x= c("S1","S2","S3","S4"),
each= 5))
 dat$RT <- rnorm( 20, mean= 500,sd= 20)
 dat$Condicion1 <-
   factor(rep(x= c("A","B"), each= 2))
 dat$Condicion2 <-
   factor(rep(x= c("X","Y")))
 mod <- lmer( RT ~  Condicion1 * Condicion2 + (1|Subject), data=dat)
 summary(mod)

 pamer.fnc(mod)
 sessionInfo()

# --------------------------------------------------------
Con R 3.0.1 NO FUNCIONA
# ------------------------------
-------------------------->  require(lme4)Loading required package: lme4
Loading required package: lattice
Loading required package: Matrix
Mensajes de aviso perdidos
package ‘lme4’ was built under R version 3.0.2>  require(LMERConvenienceFunctions)Loading required package: LMERConvenienceFunctions
Mensajes de aviso perdidos
package ‘LMERConvenienceFunctions’ was built under R version
3.0.2>  dat <- data.frame(row.names= 1:20)
>  dat$Subject <-+   + factor(rep(x=
c("S1","S2","S3","S4"), each= 5))
Mensajes de aviso perdidos
In Ops.factor(factor(rep(x = c("S1", "S2", "S3",
"S4"), each = 5))) :
  + not meaningful for factors>  dat$RT <- rnorm( 20, mean= 500,sd= 20)
>  dat$Condicion1 <-+   + factor(rep(x= c("A","B"), each= 2))
Mensajes de aviso perdidos
In Ops.factor(factor(rep(x = c("A", "B"), each = 2))) :
  + not meaningful for factors>  dat$Condicion2 <-+   + factor(rep(x= c("X","Y")))
Mensajes de aviso perdidos
In Ops.factor(factor(rep(x = c("X", "Y")))) : + not
meaningful for factors>  mod <- lmer( RT ~  Condicion1 * Condicion2 + (1|Subject), data=dat)Error en FUN(X[[1L]], ...) :
  Invalid grouping factor specification, Subject>  summary(mod)Linear mixed model fit by REML ['lmerMod']
Formula: RT ~ Condicion1 * Condicion2 + (1 | Subject)
   Data: dat

REML criterion at convergence: 145.1507

Random effects:
 Groups   Name        Variance Std.Dev.
 Subject  (Intercept)   0.0     0.00
 Residual             340.9    18.46
Number of obs: 20, groups: Subject, 4

Fixed effects:
                        Estimate Std. Error t value
(Intercept)             494.7082     8.2575   59.91
Condicion1B               6.7442    11.6779    0.58
Condicion2Y              -1.1768    11.6779   -0.10
Condicion1B:Condicion2Y   0.9188    16.5150    0.06

Correlation of Fixed Effects:
            (Intr) Cndc1B Cndc2Y
Condicion1B -0.707
Condicion2Y -0.707  0.500
Cndcn1B:C2Y  0.500 -0.707 -0.707>
>  pamer.fnc(mod)Error en qr(model@X) :
  error in evaluating the argument 'x' in selecting a method for
function
'qr': Error: no hay un slot de nombre "X" para ese objeto de
clase "lmerMod">  sessionInfo()R version 3.0.1 (2013-05-16)
Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit)

locale:
[1] LC_COLLATE=Spanish_Spain.1252  LC_CTYPE=Spanish_Spain.1252
[3] LC_MONETARY=Spanish_Spain.1252 LC_NUMERIC=C
[5] LC_TIME=Spanish_Spain.1252

attached base packages:
[1] stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods   base

other attached packages:
[1] LMERConvenienceFunctions_2.1 lme4_1.0-4
[3] Matrix_1.0-12                lattice_0.20-15

loaded via a namespace (and not attached):
[1] grid_3.0.1    MASS_7.3-26   minqa_1.2.1   nlme_3.1-109  splines_3.0.1

# ------------------------------

--------------------------
Con R 2.15.3 Windows NO FUNCIONA
# --------------------------------------------------------

> require(lme4)Loading required package: lme4Loading required package:
latticeLoading required package: Matrix
> require(LMERConvenienceFunctions)Loading required package:
LMERConvenienceFunctions
> dat <- data.frame(row.names= 1:20)
> dat$Subject <-+   factor(rep(x=
c("S1","S2","S3","S4"), each= 5))
> dat$RT <- rnorm( 20, mean= 500,sd= 20)
> dat$Condicion1 <-+   factor(rep(x= c("A","B"), each= 2))
> dat$Condicion2 <-+   factor(rep(x= c("X","Y")))
> mod <- lmer( RT ~  Condicion1 * Condicion2 + (1|Subject), data=dat)
> summary(mod)Linear mixed model fit by REML ['lmerMod']
Formula: RT ~ Condicion1 * Condicion2 + (1 | Subject)
   Data: dat

REML criterion at convergence: 145.443

Random effects:
 Groups   Name        Variance Std.Dev.
 Subject  (Intercept)   0.0     0.00
 Residual             347.2    18.63
Number of obs: 20, groups: Subject, 4

Fixed effects:
                        Estimate Std. Error t value
(Intercept)              492.738      8.333   59.13
Condicion1B               11.351     11.785    0.96
Condicion2Y               -1.000     11.785   -0.08
Condicion1B:Condicion2Y   -6.865     16.666   -0.41

Correlation of Fixed Effects:
            (Intr) Cndc1B Cndc2Y
Condicion1B -0.707
Condicion2Y -0.707  0.500
Cndcn1B:C2Y  0.500 -0.707 -0.707
> pamer.fnc(mod)Error en qr(model@X) :  error in evaluating the argument 'x' in selecting a method for
function 'qr': Error: no hay un slot de nombre "X" para ese
objeto de
clase "lmerMod"> sessionInfo()R version 2.15.3 (2013-03-01)
Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit)

locale:
[1] LC_COLLATE=Spanish_Spain.1252  LC_CTYPE=Spanish_Spain.1252
[3] LC_MONETARY=Spanish_Spain.1252 LC_NUMERIC=C
[5] LC_TIME=Spanish_Spain.1252

attached base packages:
[1] stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods   base

other attached packages:
[1] LMERConvenienceFunctions_2.1 lme4_1.0-4
[3] Matrix_1.0-11                lattice_0.20-13

loaded via a namespace (and not attached):
[1] grid_2.15.3    MASS_7.3-23    minqa_1.2.1    nlme_3.1-108   splines_2.15.3
[6] tools_2.15.3


# --------------------------------------------------------
Con R 2.15.2 Windows FUNCIONA
#
-------------------------------------------------------->  require(lme4)
>  require(LMERConvenienceFunctions)
>  dat <- data.frame(row.names= 1:20)
>  dat$Subject <-+   factor(rep(x=
c("S1","S2","S3","S4"), each=
5))>  dat$RT <- rnorm( 20, mean= 500,sd= 20)
>  dat$Condicion1 <-+    factor(rep(x= c("A","B"), each=
2))>  dat$Condicion2 <-
+    factor(rep(x= c("X","Y")))>  mod <- lmer( RT ~  Condicion1 * Condicion2 + (1|Subject), data=dat)
>  summary(mod)Linear mixed model fit by REML
Formula: RT ~ Condicion1 * Condicion2 + (1 | Subject)
   Data: dat
   AIC   BIC logLik deviance REMLdev
 162.3 168.3 -75.15    175.7   150.3
Random effects:
 Groups   Name        Variance Std.Dev.
 Subject  (Intercept) 101.59   10.079
 Residual             405.85   20.146
Number of obs: 20, groups: Subject, 4

Fixed effects:
                        Estimate Std. Error t value
(Intercept)             504.9071    10.3897   48.60
Condicion1B              -0.5751    12.8853   -0.04
Condicion2Y              -5.6312    12.8853   -0.44
Condicion1B:Condicion2Y  -5.5012    18.2226   -0.30

Correlation of Fixed Effects:
            (Intr) Cndc1B Cndc2Y
Condicion1B -0.620
Condicion2Y -0.620  0.500
Cndcn1B:C2Y  0.438 -0.707 -0.707>
>  pamer.fnc(mod)                      Df   Sum Sq  Mean Sq F value upper.den.df upper.p.val
Condicion1             1  54.0666  54.0666  0.1332           16      0.7199
Condicion2             1 343.4881 343.4881  0.8463           16      0.3713
Condicion1:Condicion2  1  36.9835  36.9835  0.0911           16      0.7666
                      lower.den.df lower.p.val expl.dev.(%)
Condicion1                      12      0.7215       0.6186
Condicion2                      12      0.3757       3.9298
Condicion1:Condicion2           12      0.7679      
0.4231>  sessionInfo()R version 2.15.2 (2012-10-26)
Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit)

locale:
[1] LC_COLLATE=Spanish_Spain.1252  LC_CTYPE=Spanish_Spain.1252
[3] LC_MONETARY=Spanish_Spain.1252 LC_NUMERIC=C
[5] LC_TIME=Spanish_Spain.1252

attached base packages:
[1] stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods   base

other attached packages:
[1] LMERConvenienceFunctions_2.0 lme4_0.999999-2
[3] Matrix_1.0-9                 lattice_0.20-10

loaded via a namespace (and not attached):
[1] grid_2.15.2   nlme_3.1-105  stats4_2.15.2

# --------------------------------------------------------
Con R 2.15.2 Uubntu FUNCIONA
#
--------------------------------------------------------> require(lme4)
> require(
LMERConvenienceFunctions)> dat <- data.frame(row.names= 1:20)
> dat$Subject <-+ factor(rep(x= c("S1","S2","S3","S4"),
each= 5))> dat$RT <- rnorm( 20, mean= 500,sd= 20)
> dat$Condicion1 <-+ factor(rep(x= c("A","B"), each=
2))> dat$Condicion2 <-
+ factor(rep(x= c("X","Y")))> mod <- lmer( RT ~  Condicion1 * Condicion2 + (1|Subject), data=dat)
> summary(mod)Linear mixed model fit by REML
Formula: RT ~ Condicion1 * Condicion2 + (1 | Subject)
   Data: dat
   AIC   BIC logLik deviance REMLdev
 163.7 169.6 -75.83    177.1   151.7
Random effects:
 Groups   Name        Variance Std.Dev.
 Subject  (Intercept)   0.00    0.000
 Residual             511.81   22.623
Number of obs: 20, groups: Subject, 4

Fixed effects:
                        Estimate Std. Error t value
(Intercept)              499.096     10.117   49.33
Condicion1B               15.992     14.308    1.12
Condicion2Y                7.018     14.308    0.49
Condicion1B:Condicion2Y  -34.872     20.235   -1.72

Correlation of Fixed Effects:
            (Intr) Cndc1B Cndc2Y
Condicion1B -0.707
Condicion2Y -0.707  0.500
Cndcn1B:C2Y  0.500 -0.707 -0.707> pamer.fnc(mod)                      Df    Sum Sq   Mean Sq F value upper.den.df
upper.p.val lower.den.df lower.p.val expl.dev.(%)
Condicion1             1   10.4232   10.4232  0.0204           16
0.8883           12      0.8889       0.0965
Condicion2             1  542.6392  542.6392  1.0602           16
0.3185           12      0.3235       5.0234
Condicion1:Condicion2  1 1520.0902 1520.0902  2.9700           16
0.1041           12      0.1105      14.0720> sessionInfo()R version 2.15.2 (2012-10-26)
Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit)

locale:
 [1] LC_CTYPE=es_ES.UTF-8       LC_NUMERIC=C
LC_TIME=es_ES.UTF-8        LC_COLLATE=es_ES.UTF-8
 [5] LC_MONETARY=es_ES.UTF-8    LC_MESSAGES=es_ES.UTF-8
LC_PAPER=C                 LC_NAME=C
 [9] LC_ADDRESS=C               LC_TELEPHONE=C
LC_MEASUREMENT=es_ES.UTF-8 LC_IDENTIFICATION=C

attached base packages:
[1] stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods   base

other attached packages:
[1] LMERConvenienceFunctions_2.0 lme4_0.999999-2
Matrix_1.0-11                lattice_0.20-13

loaded via a namespace (and not attached):
[1] grid_2.15.2   nlme_3.1-108  stats4_2.15.2 tools_2.


--

	[[alternative HTML version deleted]]

miguel.angel.rodriguez.muinos en sergas.es

2013-Oct-18 11:08 UTC

head link

[R-es] pamer.fnc y la nueva versión de R

Hola Javier.

Creo que es cortés (y de agradecer) el generar feedback con los autores. A veces
sólo se detectan ciertos bugs en determinadas circunstancias (que, si tú no
detectas, puede que no lo haga nadie).

También es cierto que, cada vez que sale una nueva versión de R puede que haya
ciertos paquetes que no respondan adecuadamente puesto que algunas de las
funciones genéricas que usan, al ser actualizadas, cambien su forma de
"actuar" e incida en la funcionalidad del paquete.

Yo he vivido situaciones parecidas y es cuestión de paciencia (y de no desechar
la versión "operativa" de R hasta que no se haya testeado la nueva en
profundidad). Creo que es recomendable tener una versión de R en producción
(testeada y funcional) y antes de hacer la actualización y/o migración a la
nueva, tenerla un tiempo en "desarrollo".

Un Saludo,
_____________________________
Miguel Ángel Rodríguez Muíños
Consellería de Sanidade
Xunta de Galicia
http://dxsp.sergas.es





-----Mensaje original-----
De: r-help-es-bounces en r-project.org [mailto:r-help-es-bounces en
r-project.org] En nombre de Javier Villacampa González
Enviado el: viernes, 18 de octubre de 2013 12:47
Para: R ayuda
Asunto: Re: [R-es] pamer.fnc y la nueva versión de R

Hola buenas.
al final corri el siguiente código en mi máquina de casa. El problema es que ha
habido algún cambio en la librería lme4, que hace incompatible los nuevos
objetos lmer con la funcioón pamer.fnc. En este tipo de situaciones imagino que
lo propio sería ponerme en contacto con el autor o intentar corregir yo mismo el
código o incluso ambas.  ¿Es decortes escribir al autor reportandole el fallo? ¿
Existe algún problema protocolo para hacer esto? (aparte de ponerme en contacto
a traves del mail de contacto de la persona responsable)

Muchas gracias por adelantado.


________________________________

Nota: A información contida nesta mensaxe e os seus posibles documentos adxuntos
é privada e confidencial e está dirixida únicamente ó seu destinatario/a. Se
vostede non é o/a destinatario/a orixinal desta mensaxe, por favor elimínea. A
distribución ou copia desta mensaxe non está autorizada.

Nota: La información contenida en este mensaje y sus posibles documentos
adjuntos es privada y confidencial y está dirigida únicamente a su
destinatario/a. Si usted no es el/la destinatario/a original de este mensaje,
por favor elimínelo. La distribución o copia de este mensaje no está autorizada.

See more languages: http://www.sergas.es/aviso_confidencialidad.htm

Javier Marcuzzi

2013-Oct-18 11:43 UTC

head link

[R-es] pamer.fnc y la nueva versión de R

Estimado Javier Villacampa Gonzáles

Si una persona se toma el trabajo de desarrollar y compartir, como es el
caso de R, seguramente conoce de problemas que tuvo que decidir mientras
escibía el código, y estará agradecido porque hay gente que utiliza su
aporte, su trabajo no fué a la nada, todo lo contrario.

En mi caso un solo autor tuvo una respuesta negativa para con migo.

Javier Marcuzzi


2013/10/18 Javier Villacampa González
<javier.villacampa.gonzalez@gmail.com>
> Hola buenas.
> al final corri el siguiente código en mi máquina de casa. El problema es
> que ha habido algún cambio en la librería lme4, que hace incompatible los
> nuevos objetos lmer con la funcioón pamer.fnc. En este tipo de situaciones
> imagino que lo propio sería ponerme en contacto con el autor o intentar
> corregir yo mismo el código o incluso ambas.  ¿Es decortes escribir al
> autor reportandole el fallo? ¿ Existe algún problema protocolo para hacer
> esto? (aparte de ponerme en contacto a traves del mail de contacto de la
> persona responsable)
>
> Muchas gracias por adelantado.
>
> Aquí les dejo el código simplificado y las informaciones de sesión en la
> que podrán ver distintas versiones de R así como SO.
>
> # ------------------------------
> --------------------------
> # Codigo
> # --------------------------------------------------------
>  require(lme4)
>  require(LMERConvenienceFunctions)
>  dat <- data.frame(row.names= 1:20)
>  dat$Subject <-
>    factor(rep(x=
c("S1","S2","S3","S4"), each= 5))
>  dat$RT <- rnorm( 20, mean= 500,sd= 20)
>  dat$Condicion1 <-
>    factor(rep(x= c("A","B"), each= 2))
>  dat$Condicion2 <-
>    factor(rep(x= c("X","Y")))
>  mod <- lmer( RT ~  Condicion1 * Condicion2 + (1|Subject), data=dat)
>  summary(mod)
>
>  pamer.fnc(mod)
>  sessionInfo()
>
> # --------------------------------------------------------
> Con R 3.0.1 NO FUNCIONA
> # ------------------------------
> --------------------------
> >  require(lme4)
> Loading required package: lme4
> Loading required package: lattice
> Loading required package: Matrix
> Mensajes de aviso perdidos
> package ‘lme4’ was built under R version 3.0.2
> >  require(LMERConvenienceFunctions)
> Loading required package: LMERConvenienceFunctions
> Mensajes de aviso perdidos
> package ‘LMERConvenienceFunctions’ was built under R version 3.0.2
> >  dat <- data.frame(row.names= 1:20)
> >  dat$Subject <-
> +   + factor(rep(x=
c("S1","S2","S3","S4"), each= 5))
> Mensajes de aviso perdidos
> In Ops.factor(factor(rep(x = c("S1", "S2",
"S3", "S4"), each = 5))) :
>   + not meaningful for factors
> >  dat$RT <- rnorm( 20, mean= 500,sd= 20)
> >  dat$Condicion1 <-
> +   + factor(rep(x= c("A","B"), each= 2))
> Mensajes de aviso perdidos
> In Ops.factor(factor(rep(x = c("A", "B"), each = 2))) :
>   + not meaningful for factors
> >  dat$Condicion2 <-
> +   + factor(rep(x= c("X","Y")))
> Mensajes de aviso perdidos
> In Ops.factor(factor(rep(x = c("X", "Y")))) : + not
meaningful for factors
> >  mod <- lmer( RT ~  Condicion1 * Condicion2 + (1|Subject),
data=dat)
> Error en FUN(X[[1L]], ...) :
>   Invalid grouping factor specification, Subject
> >  summary(mod)
> Linear mixed model fit by REML ['lmerMod']
> Formula: RT ~ Condicion1 * Condicion2 + (1 | Subject)
>    Data: dat
>
> REML criterion at convergence: 145.1507
>
> Random effects:
>  Groups   Name        Variance Std.Dev.
>  Subject  (Intercept)   0.0     0.00
>  Residual             340.9    18.46
> Number of obs: 20, groups: Subject, 4
>
> Fixed effects:
>                         Estimate Std. Error t value
> (Intercept)             494.7082     8.2575   59.91
> Condicion1B               6.7442    11.6779    0.58
> Condicion2Y              -1.1768    11.6779   -0.10
> Condicion1B:Condicion2Y   0.9188    16.5150    0.06
>
> Correlation of Fixed Effects:
>             (Intr) Cndc1B Cndc2Y
> Condicion1B -0.707
> Condicion2Y -0.707  0.500
> Cndcn1B:C2Y  0.500 -0.707 -0.707
> >
> >  pamer.fnc(mod)
> Error en qr(model@X) :
>   error in evaluating the argument 'x' in selecting a method for
function
> 'qr': Error: no hay un slot de nombre "X" para ese objeto
de clase
> "lmerMod"
> >  sessionInfo()
> R version 3.0.1 (2013-05-16)
> Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit)
>
> locale:
> [1] LC_COLLATE=Spanish_Spain.1252  LC_CTYPE=Spanish_Spain.1252
> [3] LC_MONETARY=Spanish_Spain.1252 LC_NUMERIC=C
> [5] LC_TIME=Spanish_Spain.1252
>
> attached base packages:
> [1] stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods   base
>
> other attached packages:
> [1] LMERConvenienceFunctions_2.1 lme4_1.0-4
> [3] Matrix_1.0-12                lattice_0.20-15
>
> loaded via a namespace (and not attached):
> [1] grid_3.0.1    MASS_7.3-26   minqa_1.2.1   nlme_3.1-109  splines_3.0.1
>
> # ------------------------------
>
> --------------------------
> Con R 2.15.3 Windows NO FUNCIONA
> # --------------------------------------------------------
>
>
> > require(lme4)Loading required package: lme4Loading required package:
> latticeLoading required package: Matrix
> > require(LMERConvenienceFunctions)Loading required package:
> LMERConvenienceFunctions
> > dat <- data.frame(row.names= 1:20)
>
> > dat$Subject <-
> +   factor(rep(x=
c("S1","S2","S3","S4"), each= 5))
>
> > dat$RT <- rnorm( 20, mean= 500,sd= 20)
>
> > dat$Condicion1 <-
> +   factor(rep(x= c("A","B"), each= 2))
>
> > dat$Condicion2 <-
> +   factor(rep(x= c("X","Y")))
>
> > mod <- lmer( RT ~  Condicion1 * Condicion2 + (1|Subject), data=dat)
>
> > summary(mod)
> Linear mixed model fit by REML ['lmerMod']
> Formula: RT ~ Condicion1 * Condicion2 + (1 | Subject)
>    Data: dat
>
> REML criterion at convergence: 145.443
>
> Random effects:
>  Groups   Name        Variance Std.Dev.
>  Subject  (Intercept)   0.0     0.00
>  Residual             347.2    18.63
> Number of obs: 20, groups: Subject, 4
>
> Fixed effects:
>                         Estimate Std. Error t value
> (Intercept)              492.738      8.333   59.13
> Condicion1B               11.351     11.785    0.96
> Condicion2Y               -1.000     11.785   -0.08
> Condicion1B:Condicion2Y   -6.865     16.666   -0.41
>
> Correlation of Fixed Effects:
>             (Intr) Cndc1B Cndc2Y
> Condicion1B -0.707
> Condicion2Y -0.707  0.500
> Cndcn1B:C2Y  0.500 -0.707 -0.707
>
> > pamer.fnc(mod)Error en qr(model@X) :
>   error in evaluating the argument 'x' in selecting a method for
> function 'qr': Error: no hay un slot de nombre "X" para
ese objeto de
> clase "lmerMod"> sessionInfo()R version 2.15.3 (2013-03-01)
> Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit)
>
> locale:
> [1] LC_COLLATE=Spanish_Spain.1252  LC_CTYPE=Spanish_Spain.1252
> [3] LC_MONETARY=Spanish_Spain.1252 LC_NUMERIC=C
> [5] LC_TIME=Spanish_Spain.1252
>
> attached base packages:
> [1] stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods   base
>
> other attached packages:
> [1] LMERConvenienceFunctions_2.1 lme4_1.0-4
> [3] Matrix_1.0-11                lattice_0.20-13
>
> loaded via a namespace (and not attached):
> [1] grid_2.15.3    MASS_7.3-23    minqa_1.2.1    nlme_3.1-108
> splines_2.15.3
> [6] tools_2.15.3
>
>
> # --------------------------------------------------------
> Con R 2.15.2 Windows FUNCIONA
> # --------------------------------------------------------
> >  require(lme4)
> >  require(LMERConvenienceFunctions)
> >  dat <- data.frame(row.names= 1:20)
> >  dat$Subject <-
> +   factor(rep(x=
c("S1","S2","S3","S4"), each= 5))
> >  dat$RT <- rnorm( 20, mean= 500,sd= 20)
> >  dat$Condicion1 <-
> +    factor(rep(x= c("A","B"), each= 2))
> >  dat$Condicion2 <-
> +    factor(rep(x= c("X","Y")))
> >  mod <- lmer( RT ~  Condicion1 * Condicion2 + (1|Subject),
data=dat)
> >  summary(mod)
> Linear mixed model fit by REML
> Formula: RT ~ Condicion1 * Condicion2 + (1 | Subject)
>    Data: dat
>    AIC   BIC logLik deviance REMLdev
>  162.3 168.3 -75.15    175.7   150.3
> Random effects:
>  Groups   Name        Variance Std.Dev.
>  Subject  (Intercept) 101.59   10.079
>  Residual             405.85   20.146
> Number of obs: 20, groups: Subject, 4
>
> Fixed effects:
>                         Estimate Std. Error t value
> (Intercept)             504.9071    10.3897   48.60
> Condicion1B              -0.5751    12.8853   -0.04
> Condicion2Y              -5.6312    12.8853   -0.44
> Condicion1B:Condicion2Y  -5.5012    18.2226   -0.30
>
> Correlation of Fixed Effects:
>             (Intr) Cndc1B Cndc2Y
> Condicion1B -0.620
> Condicion2Y -0.620  0.500
> Cndcn1B:C2Y  0.438 -0.707 -0.707
> >
> >  pamer.fnc(mod)
>                       Df   Sum Sq  Mean Sq F value upper.den.df upper.p.val
> Condicion1             1  54.0666  54.0666  0.1332           16      0.7199
> Condicion2             1 343.4881 343.4881  0.8463           16      0.3713
> Condicion1:Condicion2  1  36.9835  36.9835  0.0911           16      0.7666
>                       lower.den.df lower.p.val expl.dev.(%)
> Condicion1                      12      0.7215       0.6186
> Condicion2                      12      0.3757       3.9298
> Condicion1:Condicion2           12      0.7679       0.4231
> >  sessionInfo()
> R version 2.15.2 (2012-10-26)
> Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit)
>
> locale:
> [1] LC_COLLATE=Spanish_Spain.1252  LC_CTYPE=Spanish_Spain.1252
> [3] LC_MONETARY=Spanish_Spain.1252 LC_NUMERIC=C
> [5] LC_TIME=Spanish_Spain.1252
>
> attached base packages:
> [1] stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods   base
>
> other attached packages:
> [1] LMERConvenienceFunctions_2.0 lme4_0.999999-2
> [3] Matrix_1.0-9                 lattice_0.20-10
>
> loaded via a namespace (and not attached):
> [1] grid_2.15.2   nlme_3.1-105  stats4_2.15.2
>
> # --------------------------------------------------------
> Con R 2.15.2 Uubntu FUNCIONA
> # --------------------------------------------------------
> > require(lme4)
> > require(
> LMERConvenienceFunctions)
> > dat <- data.frame(row.names= 1:20)
> > dat$Subject <-
> + factor(rep(x=
c("S1","S2","S3","S4"), each= 5))
> > dat$RT <- rnorm( 20, mean= 500,sd= 20)
> > dat$Condicion1 <-
> + factor(rep(x= c("A","B"), each= 2))
> > dat$Condicion2 <-
> + factor(rep(x= c("X","Y")))
> > mod <- lmer( RT ~  Condicion1 * Condicion2 + (1|Subject), data=dat)
> > summary(mod)
> Linear mixed model fit by REML
> Formula: RT ~ Condicion1 * Condicion2 + (1 | Subject)
>    Data: dat
>    AIC   BIC logLik deviance REMLdev
>  163.7 169.6 -75.83    177.1   151.7
> Random effects:
>  Groups   Name        Variance Std.Dev.
>  Subject  (Intercept)   0.00    0.000
>  Residual             511.81   22.623
> Number of obs: 20, groups: Subject, 4
>
> Fixed effects:
>                         Estimate Std. Error t value
> (Intercept)              499.096     10.117   49.33
> Condicion1B               15.992     14.308    1.12
> Condicion2Y                7.018     14.308    0.49
> Condicion1B:Condicion2Y  -34.872     20.235   -1.72
>
> Correlation of Fixed Effects:
>             (Intr) Cndc1B Cndc2Y
> Condicion1B -0.707
> Condicion2Y -0.707  0.500
> Cndcn1B:C2Y  0.500 -0.707 -0.707
> > pamer.fnc(mod)
>                       Df    Sum Sq   Mean Sq F value upper.den.df
> upper.p.val lower.den.df lower.p.val expl.dev.(%)
> Condicion1             1   10.4232   10.4232  0.0204           16
> 0.8883           12      0.8889       0.0965
> Condicion2             1  542.6392  542.6392  1.0602           16
> 0.3185           12      0.3235       5.0234
> Condicion1:Condicion2  1 1520.0902 1520.0902  2.9700           16
> 0.1041           12      0.1105      14.0720
> > sessionInfo()
> R version 2.15.2 (2012-10-26)
> Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit)
>
> locale:
>  [1] LC_CTYPE=es_ES.UTF-8       LC_NUMERIC=C
> LC_TIME=es_ES.UTF-8        LC_COLLATE=es_ES.UTF-8
>  [5] LC_MONETARY=es_ES.UTF-8    LC_MESSAGES=es_ES.UTF-8
> LC_PAPER=C                 LC_NAME=C
>  [9] LC_ADDRESS=C               LC_TELEPHONE=C
> LC_MEASUREMENT=es_ES.UTF-8 LC_IDENTIFICATION=C
>
> attached base packages:
> [1] stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods   base
>
> other attached packages:
> [1] LMERConvenienceFunctions_2.0 lme4_0.999999-2
> Matrix_1.0-11                lattice_0.20-13
>
> loaded via a namespace (and not attached):
> [1] grid_2.15.2   nlme_3.1-108  stats4_2.15.2 tools_2.
>
>
> --
>
>         [[alternative HTML version deleted]]
>
>
> _______________________________________________
> R-help-es mailing list
> R-help-es@r-project.org
> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
>
>
	[[alternative HTML version deleted]]

daniel

2013-Oct-18 13:19 UTC

head link

[R-es] pamer.fnc y la nueva versión de R

Javier,

Creo que aquí aplica la ley de Linus que dice: "Dado un número
suficientemente elevado de ojos, todos los errores se convierten en
obvios".  La persona que revisa y encuentra un error no necesariamente
tiene que ser la misma que la que lo escribe. Una motivación muy importante
al compartir un código es la de recibir los beneficios del control de
calidad por parte de tus pares. No dudes que cualquier contribución tuya
bien documentada será apreciada por la persona que mantiene el paquete, ten
en cuenta que él también lo usa.

Daniel Merino


2013/10/18 Javier Marcuzzi <javier.ruben.marcuzzi@gmail.com>
> Estimado Javier Villacampa Gonzáles
>
> Si una persona se toma el trabajo de desarrollar y compartir, como es el
> caso de R, seguramente conoce de problemas que tuvo que decidir mientras
> escibía el código, y estará agradecido porque hay gente que utiliza su
> aporte, su trabajo no fué a la nada, todo lo contrario.
>
> En mi caso un solo autor tuvo una respuesta negativa para con migo.
>
> Javier Marcuzzi
>
>
> 2013/10/18 Javier Villacampa González <
> javier.villacampa.gonzalez@gmail.com>
>
> > Hola buenas.
> > al final corri el siguiente código en mi máquina de casa. El problema
es
> > que ha habido algún cambio en la librería lme4, que hace incompatible
los
> > nuevos objetos lmer con la funcioón pamer.fnc. En este tipo de
> situaciones
> > imagino que lo propio sería ponerme en contacto con el autor o
intentar
> > corregir yo mismo el código o incluso ambas.  ¿Es decortes escribir al
> > autor reportandole el fallo? ¿ Existe algún problema protocolo para
hacer
> > esto? (aparte de ponerme en contacto a traves del mail de contacto de
la
> > persona responsable)
> >
> > Muchas gracias por adelantado.
> >
> > Aquí les dejo el código simplificado y las informaciones de sesión en
la
> > que podrán ver distintas versiones de R así como SO.
> >
> > # ------------------------------
> > --------------------------
> > # Codigo
> > # --------------------------------------------------------
> >  require(lme4)
> >  require(LMERConvenienceFunctions)
> >  dat <- data.frame(row.names= 1:20)
> >  dat$Subject <-
> >    factor(rep(x=
c("S1","S2","S3","S4"), each= 5))
> >  dat$RT <- rnorm( 20, mean= 500,sd= 20)
> >  dat$Condicion1 <-
> >    factor(rep(x= c("A","B"), each= 2))
> >  dat$Condicion2 <-
> >    factor(rep(x= c("X","Y")))
> >  mod <- lmer( RT ~  Condicion1 * Condicion2 + (1|Subject),
data=dat)
> >  summary(mod)
> >
> >  pamer.fnc(mod)
> >  sessionInfo()
> >
> > # --------------------------------------------------------
> > Con R 3.0.1 NO FUNCIONA
> > # ------------------------------
> > --------------------------
> > >  require(lme4)
> > Loading required package: lme4
> > Loading required package: lattice
> > Loading required package: Matrix
> > Mensajes de aviso perdidos
> > package ‘lme4’ was built under R version 3.0.2
> > >  require(LMERConvenienceFunctions)
> > Loading required package: LMERConvenienceFunctions
> > Mensajes de aviso perdidos
> > package ‘LMERConvenienceFunctions’ was built under R version 3.0.2
> > >  dat <- data.frame(row.names= 1:20)
> > >  dat$Subject <-
> > +   + factor(rep(x=
c("S1","S2","S3","S4"), each= 5))
> > Mensajes de aviso perdidos
> > In Ops.factor(factor(rep(x = c("S1", "S2",
"S3", "S4"), each = 5))) :
> >   + not meaningful for factors
> > >  dat$RT <- rnorm( 20, mean= 500,sd= 20)
> > >  dat$Condicion1 <-
> > +   + factor(rep(x= c("A","B"), each= 2))
> > Mensajes de aviso perdidos
> > In Ops.factor(factor(rep(x = c("A", "B"), each =
2))) :
> >   + not meaningful for factors
> > >  dat$Condicion2 <-
> > +   + factor(rep(x= c("X","Y")))
> > Mensajes de aviso perdidos
> > In Ops.factor(factor(rep(x = c("X", "Y")))) : +
not meaningful for
> factors
> > >  mod <- lmer( RT ~  Condicion1 * Condicion2 + (1|Subject),
data=dat)
> > Error en FUN(X[[1L]], ...) :
> >   Invalid grouping factor specification, Subject
> > >  summary(mod)
> > Linear mixed model fit by REML ['lmerMod']
> > Formula: RT ~ Condicion1 * Condicion2 + (1 | Subject)
> >    Data: dat
> >
> > REML criterion at convergence: 145.1507
> >
> > Random effects:
> >  Groups   Name        Variance Std.Dev.
> >  Subject  (Intercept)   0.0     0.00
> >  Residual             340.9    18.46
> > Number of obs: 20, groups: Subject, 4
> >
> > Fixed effects:
> >                         Estimate Std. Error t value
> > (Intercept)             494.7082     8.2575   59.91
> > Condicion1B               6.7442    11.6779    0.58
> > Condicion2Y              -1.1768    11.6779   -0.10
> > Condicion1B:Condicion2Y   0.9188    16.5150    0.06
> >
> > Correlation of Fixed Effects:
> >             (Intr) Cndc1B Cndc2Y
> > Condicion1B -0.707
> > Condicion2Y -0.707  0.500
> > Cndcn1B:C2Y  0.500 -0.707 -0.707
> > >
> > >  pamer.fnc(mod)
> > Error en qr(model@X) :
> >   error in evaluating the argument 'x' in selecting a method
for function
> > 'qr': Error: no hay un slot de nombre "X" para ese
objeto de clase
> > "lmerMod"
> > >  sessionInfo()
> > R version 3.0.1 (2013-05-16)
> > Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit)
> >
> > locale:
> > [1] LC_COLLATE=Spanish_Spain.1252  LC_CTYPE=Spanish_Spain.1252
> > [3] LC_MONETARY=Spanish_Spain.1252 LC_NUMERIC=C
> > [5] LC_TIME=Spanish_Spain.1252
> >
> > attached base packages:
> > [1] stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods   base
> >
> > other attached packages:
> > [1] LMERConvenienceFunctions_2.1 lme4_1.0-4
> > [3] Matrix_1.0-12                lattice_0.20-15
> >
> > loaded via a namespace (and not attached):
> > [1] grid_3.0.1    MASS_7.3-26   minqa_1.2.1   nlme_3.1-109 
splines_3.0.1
> >
> > # ------------------------------
> >
> > --------------------------
> > Con R 2.15.3 Windows NO FUNCIONA
> > # --------------------------------------------------------
> >
> >
> > > require(lme4)Loading required package: lme4Loading required
package:
> > latticeLoading required package: Matrix
> > > require(LMERConvenienceFunctions)Loading required package:
> > LMERConvenienceFunctions
> > > dat <- data.frame(row.names= 1:20)
> >
> > > dat$Subject <-
> > +   factor(rep(x=
c("S1","S2","S3","S4"), each= 5))
> >
> > > dat$RT <- rnorm( 20, mean= 500,sd= 20)
> >
> > > dat$Condicion1 <-
> > +   factor(rep(x= c("A","B"), each= 2))
> >
> > > dat$Condicion2 <-
> > +   factor(rep(x= c("X","Y")))
> >
> > > mod <- lmer( RT ~  Condicion1 * Condicion2 + (1|Subject),
data=dat)
> >
> > > summary(mod)
> > Linear mixed model fit by REML ['lmerMod']
> > Formula: RT ~ Condicion1 * Condicion2 + (1 | Subject)
> >    Data: dat
> >
> > REML criterion at convergence: 145.443
> >
> > Random effects:
> >  Groups   Name        Variance Std.Dev.
> >  Subject  (Intercept)   0.0     0.00
> >  Residual             347.2    18.63
> > Number of obs: 20, groups: Subject, 4
> >
> > Fixed effects:
> >                         Estimate Std. Error t value
> > (Intercept)              492.738      8.333   59.13
> > Condicion1B               11.351     11.785    0.96
> > Condicion2Y               -1.000     11.785   -0.08
> > Condicion1B:Condicion2Y   -6.865     16.666   -0.41
> >
> > Correlation of Fixed Effects:
> >             (Intr) Cndc1B Cndc2Y
> > Condicion1B -0.707
> > Condicion2Y -0.707  0.500
> > Cndcn1B:C2Y  0.500 -0.707 -0.707
> >
> > > pamer.fnc(mod)Error en qr(model@X) :
> >   error in evaluating the argument 'x' in selecting a method
for
> > function 'qr': Error: no hay un slot de nombre "X"
para ese objeto de
> > clase "lmerMod"> sessionInfo()R version 2.15.3
(2013-03-01)
> > Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit)
> >
> > locale:
> > [1] LC_COLLATE=Spanish_Spain.1252  LC_CTYPE=Spanish_Spain.1252
> > [3] LC_MONETARY=Spanish_Spain.1252 LC_NUMERIC=C
> > [5] LC_TIME=Spanish_Spain.1252
> >
> > attached base packages:
> > [1] stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods   base
> >
> > other attached packages:
> > [1] LMERConvenienceFunctions_2.1 lme4_1.0-4
> > [3] Matrix_1.0-11                lattice_0.20-13
> >
> > loaded via a namespace (and not attached):
> > [1] grid_2.15.3    MASS_7.3-23    minqa_1.2.1    nlme_3.1-108
> > splines_2.15.3
> > [6] tools_2.15.3
> >
> >
> > # --------------------------------------------------------
> > Con R 2.15.2 Windows FUNCIONA
> > # --------------------------------------------------------
> > >  require(lme4)
> > >  require(LMERConvenienceFunctions)
> > >  dat <- data.frame(row.names= 1:20)
> > >  dat$Subject <-
> > +   factor(rep(x=
c("S1","S2","S3","S4"), each= 5))
> > >  dat$RT <- rnorm( 20, mean= 500,sd= 20)
> > >  dat$Condicion1 <-
> > +    factor(rep(x= c("A","B"), each= 2))
> > >  dat$Condicion2 <-
> > +    factor(rep(x= c("X","Y")))
> > >  mod <- lmer( RT ~  Condicion1 * Condicion2 + (1|Subject),
data=dat)
> > >  summary(mod)
> > Linear mixed model fit by REML
> > Formula: RT ~ Condicion1 * Condicion2 + (1 | Subject)
> >    Data: dat
> >    AIC   BIC logLik deviance REMLdev
> >  162.3 168.3 -75.15    175.7   150.3
> > Random effects:
> >  Groups   Name        Variance Std.Dev.
> >  Subject  (Intercept) 101.59   10.079
> >  Residual             405.85   20.146
> > Number of obs: 20, groups: Subject, 4
> >
> > Fixed effects:
> >                         Estimate Std. Error t value
> > (Intercept)             504.9071    10.3897   48.60
> > Condicion1B              -0.5751    12.8853   -0.04
> > Condicion2Y              -5.6312    12.8853   -0.44
> > Condicion1B:Condicion2Y  -5.5012    18.2226   -0.30
> >
> > Correlation of Fixed Effects:
> >             (Intr) Cndc1B Cndc2Y
> > Condicion1B -0.620
> > Condicion2Y -0.620  0.500
> > Cndcn1B:C2Y  0.438 -0.707 -0.707
> > >
> > >  pamer.fnc(mod)
> >                       Df   Sum Sq  Mean Sq F value upper.den.df
> upper.p.val
> > Condicion1             1  54.0666  54.0666  0.1332           16
>  0.7199
> > Condicion2             1 343.4881 343.4881  0.8463           16
>  0.3713
> > Condicion1:Condicion2  1  36.9835  36.9835  0.0911           16
>  0.7666
> >                       lower.den.df lower.p.val expl.dev.(%)
> > Condicion1                      12      0.7215       0.6186
> > Condicion2                      12      0.3757       3.9298
> > Condicion1:Condicion2           12      0.7679       0.4231
> > >  sessionInfo()
> > R version 2.15.2 (2012-10-26)
> > Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit)
> >
> > locale:
> > [1] LC_COLLATE=Spanish_Spain.1252  LC_CTYPE=Spanish_Spain.1252
> > [3] LC_MONETARY=Spanish_Spain.1252 LC_NUMERIC=C
> > [5] LC_TIME=Spanish_Spain.1252
> >
> > attached base packages:
> > [1] stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods   base
> >
> > other attached packages:
> > [1] LMERConvenienceFunctions_2.0 lme4_0.999999-2
> > [3] Matrix_1.0-9                 lattice_0.20-10
> >
> > loaded via a namespace (and not attached):
> > [1] grid_2.15.2   nlme_3.1-105  stats4_2.15.2
> >
> > # --------------------------------------------------------
> > Con R 2.15.2 Uubntu FUNCIONA
> > # --------------------------------------------------------
> > > require(lme4)
> > > require(
> > LMERConvenienceFunctions)
> > > dat <- data.frame(row.names= 1:20)
> > > dat$Subject <-
> > + factor(rep(x=
c("S1","S2","S3","S4"), each= 5))
> > > dat$RT <- rnorm( 20, mean= 500,sd= 20)
> > > dat$Condicion1 <-
> > + factor(rep(x= c("A","B"), each= 2))
> > > dat$Condicion2 <-
> > + factor(rep(x= c("X","Y")))
> > > mod <- lmer( RT ~  Condicion1 * Condicion2 + (1|Subject),
data=dat)
> > > summary(mod)
> > Linear mixed model fit by REML
> > Formula: RT ~ Condicion1 * Condicion2 + (1 | Subject)
> >    Data: dat
> >    AIC   BIC logLik deviance REMLdev
> >  163.7 169.6 -75.83    177.1   151.7
> > Random effects:
> >  Groups   Name        Variance Std.Dev.
> >  Subject  (Intercept)   0.00    0.000
> >  Residual             511.81   22.623
> > Number of obs: 20, groups: Subject, 4
> >
> > Fixed effects:
> >                         Estimate Std. Error t value
> > (Intercept)              499.096     10.117   49.33
> > Condicion1B               15.992     14.308    1.12
> > Condicion2Y                7.018     14.308    0.49
> > Condicion1B:Condicion2Y  -34.872     20.235   -1.72
> >
> > Correlation of Fixed Effects:
> >             (Intr) Cndc1B Cndc2Y
> > Condicion1B -0.707
> > Condicion2Y -0.707  0.500
> > Cndcn1B:C2Y  0.500 -0.707 -0.707
> > > pamer.fnc(mod)
> >                       Df    Sum Sq   Mean Sq F value upper.den.df
> > upper.p.val lower.den.df lower.p.val expl.dev.(%)
> > Condicion1             1   10.4232   10.4232  0.0204           16
> > 0.8883           12      0.8889       0.0965
> > Condicion2             1  542.6392  542.6392  1.0602           16
> > 0.3185           12      0.3235       5.0234
> > Condicion1:Condicion2  1 1520.0902 1520.0902  2.9700           16
> > 0.1041           12      0.1105      14.0720
> > > sessionInfo()
> > R version 2.15.2 (2012-10-26)
> > Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit)
> >
> > locale:
> >  [1] LC_CTYPE=es_ES.UTF-8       LC_NUMERIC=C
> > LC_TIME=es_ES.UTF-8        LC_COLLATE=es_ES.UTF-8
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> >  [9] LC_ADDRESS=C               LC_TELEPHONE=C
> > LC_MEASUREMENT=es_ES.UTF-8 LC_IDENTIFICATION=C
> >
> > attached base packages:
> > [1] stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods   base
> >
> > other attached packages:
> > [1] LMERConvenienceFunctions_2.0 lme4_0.999999-2
> > Matrix_1.0-11                lattice_0.20-13
> >
> > loaded via a namespace (and not attached):
> > [1] grid_2.15.2   nlme_3.1-108  stats4_2.15.2 tools_2.
> >
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> >
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>
>
> _______________________________________________
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> R-help-es@r-project.org
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>
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Daniel

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