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languageRこの投稿の最後にある構文を使用して、混合効果モデルのパッケージを使用します。モデル 1 と 3 のppvals.fnc値を取得するために使用できます(および)。これをモデル 2 で使用すると、次のエラー メッセージが表示されます。hd_lmer1hd_lmer2

p2 = pvals.fnc(hd_lmer2) pvals.fnc(hd_lmer2) のエラー: MCMC サンプリングは、ランダム相関パラメーターを持つモデルの lme4_0.999375 にまだ実装されていません

そのようなモデルのp値を取得する方法について誰かが私を助けてくれれば幸いです。

モデル:

hd_lmer1 <- lmer(
  rot ~ time + group + sex + gen + (1 | subject) + (1 | rot.pre),
  data = data_long,
  REML = TRUE
)

hd_lmer2 <- lmer(
  rot ~ time + group + sex + gen + (time | subject) + (1 | rot.pre),
  data = data_long,
  REML = TRUE
)

hd_lmer3 <- lmer(
  rot ~ time * group + sex + gen + (1 | subject) + (1 | rot.pre),
  data = data_long,
  REML = TRUE
)
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これは古い投稿ですが、モデル比較メソッドを使用して、hd_lmer2 が hdlmer1 よりも適切に適合するかどうか (つまり、ランダム効果の追加が有意であるかどうか) をテストする、役立つ可能性のある解決策の 1 つを次に示します。

hdlmer1ml<-update(hdlmer1,REML=FALSE)
hdlmer2ml<-update(hdlmer2,REML=FALSE)

anova(hdlmer2ml,hdlmer1ml)
于 2011-10-10T20:55:27.747 に答える