2

私は$m= 4 $のマウスのグループ（つまり、group1、group2、group3、group4）を持っています。各グループには、異なる数のマウスがいます。$ l = 4 $の異なる状態（つまり、state1、state2、state3、state4）で、各グループの各マウスのパラメーター$（y）$を測定します。グループ、状態、およびグループ*状態の効果を分析する混合効果モデルを構築して、各マウス内および各グループ内の変動を考慮したいと思います。$ group_ {m} $内のマウスには、id（1 、2,3 ...、$ group_ {m} $のマウスの数）

$$ y_ {mln} = \ mu + group_ {m} + state_ {l} +（group * state）{ml} + b {ml} + \ varepsilon_ {mln} $$ with $ b_{ml}$ランダム$ group_{m}$内のn番目のマウスの効果

私のデータフレームには次の変数があります

value (num)
state (factor: 4 levels)
group (factor: 4 levels)
id (within group) (num)

対応する構文は正しいですか？

lmer(value~group+state+group*state+(1|group))
4

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3

あなたはこれを求めている

mouseID <- interaction(group, ID)
lmer(value ~ group * state + (1|mouseID))

mouseID は、マウスごとに一意である必要があります。

グループは要因であるため、固定部分とランダム部分の両方に含めることはできません。それは、識別不可能なモデルにつながります。

于 2012-06-26T22:24:08.100 に答える
0

あなたが探しているのは

lmer(value ~ group*state + (1|group) + (1|id))

このモデルは、グループと状態の固定効果とそれらの間の相互作用 (R自動的に に展開)group*stateをgroup + state + group*state推定し、各グループと各マウスの効果のランダム切片を推定します。

于 2012-06-26T21:07:20.397 に答える