問題タブ [lmer]

さまざまなモデルを推定してシミュレートしようとしています。多くのモデルに適合できますsapplyが、どういうわけか、出力にアクセスできません。

sapplyたとえば、シミュレートするためにさらに を適用することで、モデルを操作できるようになりました。

fixefただし、ここではとranefのを抽出する必要がありsimsます。印刷modelsするか、出力のsimsように見えますlmerが、そうではありません。lmer 出力のように固定効果にアクセスしようとすると、次のようなエラー メッセージが表示されるのは理にかなっているようです。

出力にアクセスする方法 (またはアクセスできるように変換する方法) についてのアイデアはありますか?

ありがとう

の出力は次のsimsとおりです。

lmerR の( ) で適合されたモデルからランダム効果の (生の) モデル行列を抽出することに関して質問がありますlme4。より具体的には、ランダム効果項に含まれるすべての変数を含むデータ フレームまたは行列を取得したいと考えています。 . その行列の一部のエントリがゼロであるため、問題はさらに複雑になります。

私は通常、 を介してスパース モデル マトリックス ( Zt)にアクセスしてこれらのマトリックスを抽出しgetME、その後、次元を介して通常のマトリックスに変換しました (以下を参照)。Ztただし、非ゼロ要素のみが含まれているため、(生の) モデル行列にゼロが含まれる場合は常に問題が発生します。

以下は、単純な混合効果モデルの例です。ここで、x1は正常で、x2正確にゼロである 5 つの値が含まれています。

lmerを使用して 2つx1のモデルを適合x2させます。

Ztここでは、当てはめたモデル オブジェクトのスロットにアクセスします。以下のコードZtは、 にゼロ値が含まれていないことを示していますx2。その結果、通常の行列への非常に単純な変換でエラーがスローされます。

これが私が代わりにできると思ったものです。lmerクラスター変数が 1 つしかない限り、生の行列も保存されるようです。

ただし、mmListスロットはオンラインで十分に文書化されておらず、人々がプログラミングに使用しているという言及はほとんど見つかりません. アクセスZtは、はるかに一般的なオプションのようです。

Zt生のモデル行列にゼロが含まれていても、変量効果のモデル行列を構築することは可能ですか? そうでない場合、何を期待すればよいmmListですか?

私は混合効果モデルに慣れていないので、あなたの助けが必要です. 以下のグラフをggplotにプロットしました：

lmただし、ではなく混合効果モデルを表現したいので、ランダム効果としてgeom_smooth含めることができます。SITE

モデルは次のようになります。

TRTYEAR一部のグループでは時間の経過とともに増加または減少する可能性のある効果のパターンにも興味があるため、（治療の年）を含めました.

TRTYEAR次は、モデルからプロット変数を抽出するこれまでの最善の試みですが、 = 5、10、および 15の値のみを抽出しました。

この分析を表すためのまったく異なるアプローチへの提案を歓迎します。この質問は、背後にある統計ではなくRの技術に関するものであるため、stackoverflowに適していると思いました。ありがとう

現在、多数の変数と交互作用項を含むマルチレベル モデルに取り組んでいます。これまでのところ、LMERConvenienceFunctions パッケージの plotLMER3d.fnc 関数を使用して、これらの相互作用の 3D プロットを取得しました。残念ながら、回帰にさらに変数を追加すると、次のエラー メッセージが表示されます。

fit3_plot <- lmer(OTIF ~ FtO* 変動 + FtO* COLT2 + 製品 *FtO + FtO *Age4 + 製品 *FtO + Orders2*FtO + Age2*変動 +COLT2*変動 + COLT2*Age2 + COLT2*製品 + COLT2*OpC + (1 | BU) + (1 | BU:RBU_SBU)、データ = データ 4)

plotLMER3d.fnc(fit3_plot, pred = "変動", intr = "COLT2", plot.type = "persp", phi = 25, theta=90)

gzfile(file, "wb") のエラー: 接続を開くことができません

さらに: 警告メッセージ:

In gzfile(file, "wb") : cannot open compressed file 'C:\Users\XXX\AppData\Local\Temp\RtmpKEw4FX/lmer___OTIF_FtO_Variability__FtO_COLT2__Products_FtO__FtO_Age4__Products_FtO__Orders2_FtO__Age2_Variability__COLT2_Variability__COLT2_Age2__COLT2_Products__COLT2_OpC__WWW1_BUWWW__WWW1_BU_RBU_SBUWWW___Data4___Variability_COLT2.rda', probable reason 'No such file or directory'

ただし、回帰から最初の 6 つの相互作用を削除すると、プロットを取得できます。

誰かがこの問題を解決する方法について考えを持っていますか? 私は非常に感謝されます！

一番、

キリスト教徒

このダミー データセットを使用すると、次のようになります。

これは機能します：

しかし、これはしません:

後者では、私は得るだけです

plotコマンドから。

とで見るint.nlmeと、見た目は異なりますが、何が問題なのかわかりません。どんな入力でも大歓迎です。int.lmerstr

( 1.1-9)のlFormula関数を呼び出して、ランダム効果 ( ) のスパース モデル マトリックスの転置を取得しています。問題は、未使用のレベルが出力行列で削除されることです。これを回避する方法はありますか?lmerlme4Zt

この質問は厄介に思えるかもしれませんが、観察よりも多くのレベルを持つ要因で複数メンバーシップ モデルを当てはめようとしている GitHub Gist の例を次に示します。