問題タブ [mixed-models]

私は予測に興味がYあり、異なる 2 つの測定手法X1と を研究していX2ます。たとえば、バナナがテーブルに置かれている時間を測定するか、バナナの茶色の斑点の数を測定することによって、バナナの美味しさを予測したいとします。

1 つだけを実行することを選択した場合、どちらの測定手法が優れているかを知りたいです。

R で線形モデルを作成できます。

X1ここで、 が よりも優れたバナナの美味しさの予測因子であるとしましょうX2。2 つのモデルの R^2 を計算すると、 model の R^2 は modelm1よりも明らかに高くなりますm2。X1methodが よりも優れている方法について論文を書く前にX2、おそらく p 値の形で、違いが偶然ではないことを示したいと思います。

これについてはどうすればよいでしょうか？異なるブランドのバナナを使用していて、ランダム効果としてバナナのブランドを組み込んだ線形混合効果モデルに移行する場合はどうすればよいですか?

パッケージ coxme を使用しており、最適なものを選択するために、モデルから AIC を抽出したいと考えています。

1) これを直接行う方法がわかりませんでした。関数 coxme() のコードを変更しない限り、これは不可能だと思いますが、間違っていれば幸いです。

2）次のコマンドで関数のコードを調べました：

ストックAICに変数を追加してコードを見たが、たとえば「coxme2」と呼び（最初に​​coxme2 <-を追加するだけ）、それを使用しようとすると（他の追加なしで）、エラーが発生します:

colnames<-(のエラー*tmp*、値 = c("NULL"、"Integrated"、"Fitted": 'dimnames' [2] の長さは配列の範囲と等しくありません

要約すると、coxme 関数はうまく機能しますが、そのコードをコピーして貼り付けるだけでは機能しません。この問題を解決するにはどうすればよいですか?

累積リンク混合モデルをordinalパッケージに当てはめようとしていますが、予測確率の取得について理解できないことがあります。ordinalパッケージの次の例を使用します。

現在、新しいデータセットの確率の予測を取得しようとしています

と

しかし、私は次のエラーが発生しています

このエラーが発生するのはなぜですか? 間違った構文に何かありますpredict.clmm2()か？一般に、predict.clmm2() が出力する確率はどれですか? Pr(J<j)またはPr(J=j)? _ 誰かが、カテゴリ (順序) 序数混合モデルを特に R に適合させることに関する情報 (サイト、書籍) 資料を教えてもらえますか?

複数の予測子がある場合、混合モデルのランダム切片または勾配をプロットすることは可能ですか?

1 つの予測子を使用すると、次のようになります。

しかし、代わりに次のようなモデルがある場合はどうなるでしょうか?:

またはlmerで

プロットしている変数のすべての係数または係数のみを考慮する必要がありますか?

ありがとう

私はanova2つのlmeオブジェクト（Rパッケージの線形混合効果モデルnlme）を実行していて、〜15,000回ループしました（比較）。ただし、次のようなエラーが発生しました。

これは何を教えてくれますか？それは私のコンピューターの計算能力のためですか、それとも R のアルゴリズムに固有のものですか? ありがとう！