データにモデルを当てはめるのに苦労しています。基本的に、私は5人の審査員による65本のヤシの木の表現型の特性（つまりハード）の評価に関するデータを持っています。評価方式として、各審査員が各サンプルに点数を付けます。3 人の審査員の場合、サンプル データは次のようになります。
Judge Product Hard
aa 1 5
ab 1 6
ac 1 3
aa 1 7
ab 1 5
ac 1 4
aa 2 5
ab 2 8
ac 2 6
aa 2 7
ab 2 4
ac 2 4
Yij=αi+βiθj+εij
i = judge, j = product
ここで、αiはジャッジのメイン係数、iは採点パターンの違いによるジャッジ係数、θjは製品係数でεi評価者に依存します。
R の関数を使用してこのモデルを適合させようとしましたが、このモデルlmeは共変量ではなくパラメーターに適合するため、相互作用項を適合させるのが困難です。
このモデルは、私の種類のデータに対して非常に正確に見えます。ベイジアン バージョン ( http://www.r-bloggers.com/extending-the-sensory-profiling-data-model/ ) を見たことがありますが、混合モデリング アプローチを使用する方法や、頻度主義的な方法。
ここでの私のクエリは次のとおりです。
a) この種のモデルに適合する適切な方法は何ですか? 反復一般化最小二乗法、マルチレベル モデル、個別回帰モデル、加重最小二乗モデルに関する説明が記載されている文献をたくさん参照しました。しかし、相互作用項でパラメーターの推定値を使用して適合させ、両方の相互作用パラメーターの個別の係数を取得する方法をまだ取得していませんか?
b) この形式で異種エラーを取得するにはどうすればよいですか?
c) どの R パッケージを使用できますか?