問題タブ [lme4]

以前の回答のおかげで、lme4 を使用して回帰を当てはめました。各状態の回帰適合が得られたので、ラティスを使用して各状態の QQ プロットをプロットしたいと思います。また、各状態のエラー プロットを格子形式でプロットしたいと考えています。lme4 回帰の結果を使用して格子プロットを作成するにはどうすればよいですか?

以下は、2 つの状態を使用した単純なサンプルです (ええ、私は良い頭韻が好きです)。オブジェクト フィットから 2 パネルのラティスを作成したいと思います。

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:

同じ予測子を使用して2つのマルチレベルロジスティック回帰を実行しましたが、2つの異なる応答で実行しました。

Incomec(-2,-1,0,1,2)は値で離散的でHDIあり、0と1の間で連続でCountryあり、カテゴリであり、応答は両方とも1/0です。

信頼区間をプロットするために、armパッケージのsim（）関数を使用してシミュレーションを実行します。

最初のものはうまく計算します。2つ目は、次のエラーを返します。

私は実際に8つの異なる応答でこれを行っています。6つは正常に機能し、2つはこのエラーを返しました。

誰かがこれを修正する方法を知っていますか？

lmList オブジェクトから係数を抽出する次のコードがあります。

このコードは正常に動作しています。しかし、これは係数を抽出する効率的な方法ですか?

私の主な質問は、同じ lm.model オブジェクトから RMSE を抽出するにはどうすればよいですか?

lme4merオブジェクトから優れた出版品質の LaTeX テーブルを生成する方法を知っている人はいますか? xtableメソッド (パッケージxtable) もメソッド (パッケージ) も、latexオブジェクトのHmisc処理方法を知りません。mer

たとえば、次の近似が与えられた場合:

固定効果と変量効果の両方の係数推定値の素敵な LaTeX テーブルを作成するオプションはありますか?

編集：

これは以下のコメント スレッドに埋もれているため、R LaTeX テーブル用のコミュニティ ウィキが開発中であることに注意してください: Rでラテックス テーブルを作成するためのツール

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。

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。

どうぞよろしくお願いいたします。

数式をランダムモデルに入れたいのですが、数式オブジェクト（？）が間違っているために次のエラーが発生したと思いますが、修正できませんでした。

エラー：length（formula <-as.formula（formula））==3はTRUEではありません

オブジェクトの標準誤差を含む最小二乗平均は、次の関数aovで取得できます。model.tables

nlmeまたはlme4オブジェクトからの標準誤差を使用して、一般化された最小二乗平均を取得する方法を知りたいです。

コメントやヒントは大歓迎です。ありがとう

私はこのスクリプトを持っていました：

それは2週間前に機能しました。今日私は得る

lme4とnlmeの干渉によるものだと思いますが、nlmeを削除する方法がわかりません。それが何か助けになるなら、私はこれを試しました：

しかし、両方のパッケージ間の干渉感を強めることを除けば、それは私には無意味です。何か案は？私はRを終了し、再開し、パッケージをロードし、パッケージを更新しました。それらを削除することは基本的に機能しません。

この質問に取り組む際に: lme4 パッケージと nlme パッケージの間の干渉が OP と私は、応答ベクトルをlog()呼び出し内にラップlme4::lmListするlmListと失敗すると判断しました。

例えば、

応答を与える

しかし、最初に応答と予測子をログに記録すると、うまく機能します。つまり、

最初の例で応答を log() にラップしてもうまくいかない理由を誰かが説明できますか? 私には（少なくとも直感的には）そうすべきだと思われます。