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多変量線形混合モデルをどのように適合させるのだろうかlme4。次のコードを使用して、単変量線形混合モデルを適合させました。

library(lme4)
lmer.m1 <- lmer(Y1~A*B+(1|Block)+(1|Block:A), data=Data)
summary(lmer.m1)
anova(lmer.m1)

lmer.m2 <- lmer(Y2~A*B+(1|Block)+(1|Block:A), data=Data)
summary(lmer.m2)
anova(lmer.m2)

多変量線形混合モデルを に適合させる方法を知りたいlme4です。データは以下のとおりです。

Block A B    Y1    Y2
 1    1 1 135.8 121.6
 1    1 2 149.4 142.5
 1    1 3 155.4 145.0
 1    2 1 105.9 106.6
 1    2 2 112.9 119.2
 1    2 3 121.6 126.7
 2    1 1 121.9 133.5
 2    1 2 136.5 146.1
 2    1 3 145.8 154.0
 2    2 1 102.1 116.0
 2    2 2 112.0 121.3
 2    2 3 114.6 137.3
 3    1 1 133.4 132.4
 3    1 2 139.1 141.8
 3    1 3 157.3 156.1
 3    2 1 101.2  89.0
 3    2 2 109.8 104.6
 3    2 3 111.0 107.7
 4    1 1 124.9 133.4
 4    1 2 140.3 147.7
 4    1 3 147.1 157.7
 4    2 1 110.5  99.1
 4    2 2 117.7 100.9
 4    2 3 129.5 116.2

どうぞよろしくお願いいたします。

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lmer とその兄弟である lme は、本質的に「~ の 1 つのパラメータ左」です。車のパッケージを見てください。市販の反復測定サポートは提供していませんが、R リストを検索すると、この件に関するいくつかのコメントが見つかります。

カーパッケージのジョン・フォックス

于 2011-10-20T06:42:32.020 に答える
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上記の@Johnの答えは、おおむね正しいはずです。モデルにダミー変数 (つまり、因子変数Y) を追加します。i= 1...Nここでは、観測、j=1,...,4ブロック、h=1,2従属変数の3 つの添え字があります。しかし、レベル 1 の誤差項を強制的に 0 (またはほぼゼロ) にする必要もありますが、これは確実でlme4はありません。Ben Bolker がさらに詳しい情報を提供してくれるかもしれません。これについては、Goldstein (2011) の第 6 章と第 7 章の潜在多変量モデルで詳しく説明されています。

IE

Y_hij = \beta_{01} z_{1ij} + \beta_{02} z_{2ij} + \beta X + u_{1j} z_{1ij} + u_{2j} z_{2ij}

そう：

require(reshape2)
Data = melt(data, id.vars=1:3, variable_name='Y')
Data$Y = factor(gsub('Y(.+)', '\\1', Data$Y))

m1 <- lmer(value ~ Y + A*B + (1|Block) + (1|Block*A), data= Data)
# not sure how to set the level 1 variance to 0, @BenBolker
# also unclear to me if you're requesting Y*A*B instead of Y + A*B
于 2015-03-07T00:43:43.783 に答える