問題タブ [lmer]

R で通常の LMM を使用して電力分析を実行しています。7 つの入力パラメーターがあり、そのうちの 2 つ (年数とサイト数) をテストする必要はありません。他の 5 つのパラメーターは、切片、勾配、および残差、切片、勾配の変量効果標準偏差です。

私の応答データ (モデルの唯一の説明変数は年) が (-1, +1) の間でバインドされていることを考えると、切片もこの範囲に収まります。ただし、私が見つけたのは、たとえば、特定の切片と勾配 (10 年間で一定として扱っている) で 1000 回のシミュレーションを実行すると、ランダム効果の切片 SD が特定の値を下回ると、多くのランダム効果が SD をインターセプトするシミュレーションはゼロです。インターセプト SD を膨らませると、これは正しくシミュレートされるように見えます (残差 Sd=0.25、インターセプト SD = 0.10、勾配 SD = 0.05 を使用する以下を参照してください。インターセプト SD を 0.2 に増やすと、これは正しくシミュレートされます。または、残差 SD を 0.05 に落とすと、分散パラメーターが正しくシミュレートされます)。

この問題は、範囲を強制的に (-1, +1) にしたことが原因ですか?

これが役立つ場合は、関数のコードと以下のシミュレーションの処理を含めます。

機能: データの生成:

シミュレートされたコードの処理:

あなたが提供できる助けを前もって感謝します。

lmerTest は自分のモデルの p 値を返しませんでした。だから私はマニュアルから例を再現しようとしました -

それでもメッセージが表示されます：

p値はありません！どうしたの？

事前にt​​hx！

固定項から始める前に、GLMM で最適なランダム効果構造を選択しようとしています。そのために、すべての固定効果とその相互作用 (最適モデルを超えたもの) を含めてから、確率因子のさまざまな組み合わせを試します。式 lmer() を使用しています。モデルはREMLで推定されました。次に、各モデルの AIC() を取得して比較します。

しかし、変量効果のないモデルの AIC も知りたいです。私は gls() を使用する必要があることを読みました。しかし、glm() も使用できます。また、gls を使用した同じモデルの AIC と、glm を使用した同じモデルの AIC は大きく異なります。

これは、GLMM で最適なランダム効果構造を選択するための最良の方法ですか? lmer() で取得した AIC 値を、gls または glm で取得した他の AIC 値と比較できますか??

よろしくお願いします！

モデルにランダム切片を含める必要があるかどうかを確認するために、exactLRT を使用しようとしています。以下は再現可能な例です。

ライブラリ(lmer)

m.intercept <- lmer(Reaction ~ Days+(1|Subject), data=sleepstudy)

m0 <- lm(反応 ~ 日、データ = 睡眠研究)

exactLRT(m=m.intercept, m0=m0)

次のエラー メッセージが表示されます。

ただし、私が理解している限り、m.intercept には 1 つのランダム効果 (つまり、ランダム インターセプト) が含まれています。

問題は何ですか？

役に立つ場合：

R バージョン 3.1.2 (2014-10-31) プラットフォーム: i686-pc-linux-gnu (32 ビット)

ロケール: [1] LC_CTYPE=en_CA.UTF-8 LC_NUMERIC=C
LC_TIME=en_CA.UTF-8 LC_COLLATE=en_CA.UTF-8 [5] LC_MONETARY=en_CA.UTF-8 LC_MESSAGES=en_CA.UTF-8
LC_PAPER=en_CA. UTF-8 LC_NAME=C [9] LC_ADDRESS=C LC_TELEPHONE=C
LC_MEASUREMENT=en_CA.UTF-8 LC_IDENTIFICATION=C

付属の基本パッケージ: [1] スプライン グリッド 統計 グラフィック grDevices utils データセット メソッド ベース

その他の添付パッケージ: [1] RLRsim_3.0 MuMIn_1.10.0
psych_1.4.5 WriteXLS_3.5.0 reshape2_1.2.2 languageR_1.4.1 [7] e1071_1.6-3 HLMdiag_0.2.5 gdata_2.13.3 psy_1.1
car_2.0-19 ggplot2_0.9.3 .1 [13] 日付_1.2-34 plyr_1.8.1
Hmisc_3.14-4 式_1.1-1 生存_2.37-7 格子_0.20-29 [19] 外部_0.8-62 lmerTest_2.0-6 lme4_1.1- 6 Rcpp_0.11.2
Matrix_1.1-5

名前空間を介してロードされます (アタッチされません): [1] bitops_1.0-6
caTools_1.17 class_7.3-11 cluster_1.15.3 colorspace_1.2-4
[6] dichromat_2.0-0 digest_0.6.4
gplots_2.13.0 gtable_0. 1.2 gtools_3.4.0 [11] KernSmooth_2.23-13 labeling_0.2latticeExtra_0.6-24 MASS_7.3-37 minqa_1.2.3 [16] munsell_0.4.2
nlme_3.1-119 nnet_7.3-8 numDeriv_2012.9-1
pbkrtest_0 .3-8 [21] proto_0.3-10 RColorBrewer_1.0-5 RcppEigen_0.3.2.1.2 scales_0.2.3 stats4_3.1.2 [26] stringr_0.6.2 tools_3.1.2

線形混合モデルの自由度と p 値を近似するための lmerTest について質問があります。

ラボでの行動実験を支援するためにRで統計クラスを受講したばかりなので、これは初めてです。R Studio を使用している場合、lmerTest ライブラリをマウントした後に anova() を実行すると、以下に示すようにコンソールで結果を確認できます。

ただし、以下は、R Studio で編み物をしたときに PDF に表示される読み取りです (HTML で編み物をする場合も同じです)。編むときにエラーはありませんが、情報が欠落しているだけです:

何か不足していますか？レポートを生成しようとするとき、結果の ANOVA テーブル フォーム lmerTest を表示すると便利です。

どうしたら綺麗に編めるようになりますか？