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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

回帰モデルの結果から、カテゴリ変数 (4 レベル) と標準化された連続変数の交互作用の勾配の違いまたは類似度を視覚的に表示する交互作用プロットを作成したいと考えています。

with(GLMModel, interaction.plot(continuous.var, categorical.var, response.var)) 私が探しているものではありません。連続変数の値ごとに勾配が変化するプロットが作成されます。次のプロットのように、勾配が一定のプロットを作成しようとしています。

何か案は？

フォームのモデルに適合しますfit<-glmer(resp.var ~ cont.var*cat.var + (1|rand.eff) , data = sample.data , poisson) ここにいくつかのサンプルデータがあります:

lmandglmモデルでは、関数 and を使用しcoefてconfint目標を達成します。

lmerここで、モデルにランダム効果を追加しました - lme4 パッケージの関数を使用して混合効果モデルを使用しました。しかし、その後、機能し、私にとってはもう機能coefしconfintません!

グーグルでドキュメントを使用しようとしましたが、結果はありませんでした。私を正しい方向に向けてください。

編集: この質問がhttps://stats.stackexchange.com/により適しているかどうかも考えていましたが、統計よりも技術的であると考えているため、ここ (SO) に最も適していると結論付けました...どう思いますか?

より複雑な実験計画の混合モデルに関する質問や投稿がいくつかあるため、このより単純なモデルは、このプロセスの他の初心者だけでなく、私にも役立つと思いました.

だから、私の質問は、sas proc 混合手順から R で反復測定 ancova を定式化したいということです。

以下は、R で作成されたデータを使用した SAS 出力です (以下)。

以下は、「nlme」パッケージを使用して R でモデルを定式化した方法ですが、同様の係数推定値が得られていません。

さて、私が今気づいたRからの出力は、からの出力に似ていますlm()：

私は仕様に近いと信じていますが、結果を一致させるためにどの部分が欠けているのかわかりません (理由の範囲内で..)。どんな助けでも大歓迎です！

更新:以下の回答のコードを使用すると、R 出力は次のようになります。

一番下までスクロールしてパラメーター推定値を確認してください。SASと同じ。

コピーして貼り付けるのではなくN、テストの概要で生成された観測値 ( ) の数を簡単に取得する方法を探しています。これlmeをオンラインで見つけましたが、コマンドが組み込まれていないようで、パッケージがこのサイトにアップロードされていません。texreg

どうもありがとう。

反復測定を使用して、データセットに対して混合効果モデルを開発しようとしています。

MetTreatは、3 つの処理 ( 、レベルc、ucおよび) に提出された 24 のサンプルでランダムに選択された一連の日に測定されますga。

Met日中の気象条件の違いによる変化の程度（ Date）。したがって、日付はモデルの 2 番目のランダム効果になります (サンプリングされたアイテム ( ) とともにID)。

私の主な関心は、日Treatごとに有意な影響があるかどうかを確認することMetです。

いくつかのサンプルデータ:

次に分析：

私が得た結果から、自由度が正しくないように見えるため（高すぎる）、私が行っていると想定していることを行っていないようです。分母の自由度の数は、実験の繰り返し回数 (日付) に応じて増加するというのは正しいですか?

ここで私を助けたり、正しい方向に向けたりできるのは誰ですか? データの入れ子を表現する方法に問題がありますか? （私は何もないと仮定します）。

私は次のモデルを持っています

とi を使用してpredict、level=0母集団の平均応答をプロットできます。母集団全体の nlme オブジェクトから 95% 信頼区間/予測バンドを抽出してプロットするにはどうすればよいですか?

私は現在、線形混合モデルで使用するための（制限された）対数尤度関数を評価するためのスクリプトを書いています。いくつかのパラメーターが任意の値に固定されているモデルの尤度を計算するために必要です。たぶん、このスクリプトはあなたの何人かにも役立つでしょう！

lmer()fromlme4とを使用しlogLik()て、スクリプトが正常に機能するかどうかを確認します。そして、そう思われるように、そうではありません！私の学歴はこのレベルの統計にあまり関心がなかったので、間違いを見つけるのに少し迷いました。

次に、sleepstudy-dataを使用した短いサンプルスクリプトを示します。

たぶん、ここに助けてくれるLMMの専門家がいますか？いずれにせよ、あなたの推薦は大歓迎です！

編集：ところで、LMMの尤度関数はHarville（1977）にあり、（うまくいけば）このリンクからアクセスできます： 分散成分推定および関連する問題への最尤法

よろしく、サイモン