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Dear R users, I am using lme and nlme to account for spatially correlated errors as random effects. My basic question is about being able to correct F, p, R2 and parameters of models that do not take into account the nature of such errors using gls, glm or nlm and replace them for new F, p, R2 and parameters using lme and nlme as random effects. I am studying distribution patterns of 50 tree

...entando realizar un análisis de medidas repetidas en R y me gustaría pediros opinión porque estoy un poco atascada. Estoy utilizando las funciones lme y lmer. Tengo datos de censos de grillos (efi) realizados semanalmente (week) en tres parcelas (plot) diferentes, cada una de las cuales tiene seis transectos (transect) donde se realizan dichos censos. Los datos son de dos años consecutivos (year) mi modelo sería, en principio, algo así: lmer.efi<-lmer(mean_efi_week ~plot*year+(1|transect),data = efi_sem, method = "REML") lme.efi<-lme(efi ~year* plot,random=~1|year/week | plot/transect,...