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r - ランダム効果で段階的モデルを実行する方法 (lme4 + lmerTest?)
BIC値を取得できるランダム効果を使用して段階的モデルを実行しようとしています。
lmerTest パッケージは、lme4 で動作すると言っていましたが、モデルから独立変数の 1 つを削除した場合にのみ動作させることができます (これは 2 つのオプション (TM) を持つ要因です)。
エラーコードは次のとおりです。
$<-
(*tmp*
、数式、値 = 用語) のエラー: この S4 クラスのサブセットを割り当てる方法がありません
また
as_lmerModLmerTest(model) のエラー: クラス 'lmerMod' のモデルではありません: クラス 'lmerModLmerTest に強制できません
drop1と関係があるかもしれないとどこかで読んだことがありますが、それでもわかりませんでした。他のパッケージや機能の提案もお待ちしています。
以前は、 full.model <- lm ( ... すべてが機能していましたが、lmer に変更した後は機能しなくなりました。
私が今使っているコード:
r - 混合モデルを使用した r の段階的回帰: 行数の変化
のlmerTest
パッケージを使用して、以下の構文を使用して、2 つの連続予測因子 ( 、)、1 つのカテゴリ因子 ( )、および 1 つの変量効果因子 ( )r
を含む混合モデルで段階的な選択を実行しています。Duration
PrevSegDuration
PrevSeg
Respondent
完全なモデルを正常に完了した後、ステップを完了せずに次のエラーが表示されます。
Error: number of rows in use has changed: remove missing values?
この問題の原因はわかりませんが、線形モデルのステップに関するこの同様の問題が関連している可能性があると考えています。削減されたモデルの行数の変化にどのようにstep
つながるかについての洞察は役に立ちます。ありがとう!
r - マウスの mids オブジェクトに name_repair を使用する
私は、マウス パッケージを使用して複数の代入によって生成された 5 つのデータセットのセットを持っています。これらのデータセットで階層回帰を実行していますが、結果をプールしようとすると、「列 6 に名前を付ける必要があります」というエラーが表示され、.name_repair を使用する必要があります。この問題は見たことがありません。列の名前を確認したところ、すべて名前が付けられていました。誰かがトラブルシューティングのために何をすべきか説明できますか?