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私は、本当に単純な質問だと思いました。参加者のグループによる縦断実験では、全員が他の全員を 10 個の変数 (たとえば、「この人は好感が持てる」、「この人はつまらない」など) について 7 つの異なる時点で評価しました。1つの変数/応答に対して何らかの知覚者と目標分散を取得したい場合は、次を使用します。

ここでは、データフレーム「x」の従属変数「Var1」があり、最初の time_point (x の変数でもあります) が指定されています。

これまでのところ、これはうまくいきます。

私が言ったように、私は複数の応答と複数の時点を持っています。したがって、a) 「for」ループ、または b) ラップリーを使用して、すべてのモデルを一度に取得したいと考えました。

x[,10]いずれにせよ、列の位置 ( 10 は Var1 の想定位置) または変数自体 ( x$Var1) または (少なくとも少し奇妙です)を指定するか、従属変数を何らかの方法で「インデックス付け」する必要があります。式に変数の名前を入力します ( col.names(c[10])。

私が言おうとしているのは、どちらもうまくいかないということです。変数の長さが異なると、常にエラーが発生します。しかし、私が書いたように、まったく同じ列を使用しています!

複数の lmer を実行した経験のある人はいますか?

すべてのアイデアを歓迎します。ご不明な点がございましたら、ご不明な点がございましたら、お気軽にお問い合わせください。

乾杯、アル

lme4 を使用して混合モデル回帰を当てはめているデータセットがあります。

次に、結果の適合をプロットしたいので、 http: //glmm.wikidot.com/faqのサンプル コードを使用して、元の値の予測を生成しました。

これは ggplot で簡単にプロットできます。

しかし、画像が示すように、ggplot によってプロットされた回帰直線の切片は、推定された回帰の切片と比較してずれています。少なくともこれは明らかに負の切片になる nhc 線の場合ですが、一般的な推定切片は 0.54 です。

私の間違いは簡単です (私は推測します): geom_smooth を使用すると、geom_smooth が処理ごとに個別にデータを取得し、適合モデルのコンテキストなしで額面どおりに取得することを考えると、回帰が述べたものとは異なる適合になります。しかし、線を適切にプロットする方法に途方に暮れています。

ここにいくつかのデータがあります

必要に応じて、これらのデータのプロット

関数でモデルを実行するとMCMCglmm()…</p>

推定値の下限と上限の 95% 間隔を取得することで、2 つの勾配 (色 = a と色 = b) が大きく異なるかどうかを知ることができます。

この出力を見ると...

…信頼区間が見えない！

私の質問は：

関数を使用するときに、推定値に対してこれらの下限と上限の 95% 信頼区間を取得するにはどうすればよいglm()ですか?

混合 ANOVA で実行している R コードの何が問題なのかを理解するのに苦労しています。イライラすることに、コンピューターごとに aov 関数の結果が異なります (1 つは Mac、もう 1 つは PC)。また、Mac で aov 関数を使用して取得した結果は、同じコンピューターで ezANOVA を使用して取得した結果とは大きく異なります。SPSS で同じ分析を実行し、ezANOVA と同じ結果を得たので、私の aov ラインに問題があるようです。ただし、前に述べたように、同じコードとデータ ファイルを使用しても、PC では異なる結果が得られます。私は問題が本当に単純なものであることに偏執的ですが、それを理解することができず、分析を完了するのを妨げています.

デフォルト設定を台無しにしてしまった可能性のあることはありますか? コンピューターを再起動しても、同じ結果が得られます。

どんな助けでも大歓迎です！

同じ共変量セット (x1、x2) によって説明される 2 つの相関応答変数 (y1、y2) があり、それぞれ平均 = 0 です。

私はランダムなグループ化係数 (「グループ」) を持っています。

私は、不均一分散でもあるランダム誤差を介して、応答間の相関をモデル化したいと考えています。

次のコードを使用して、サンプル データセットを生成しています。その後に、私が試みた nlme コードが続きます (エラーが発生しました)。これを正しく行う方法についてのガイダンスをいただければ幸いです。

私のコードが不格好に見える場合は、事前にお詫び申し上げます。

ありがとう！

混合モデルがあり、データは次のようになります。

各被験者は errorType (O または P) に 2 つのデータポイントを提供し、各被験者は状態 G (N=30) または N (N=33) のいずれかに属します。errorType は反復変数で、Condition は中間変数です。主効果と相互作用の両方に興味があります。したがって、最初に anova を実行します。

Condition は重要ではありませんが、errorType はインタラクションと同様に重要です。

ただし、lmer を使用すると、まったく異なる結果が得られます。

そのため、lmer の場合、Condition と相互作用は重要ですが、errorType はそうではありません。

また、lmer の結果は glm の結果とまったく同じであり、何かがおかしいと思います。

誰かがなぜ彼らがそんなに違うのか理解するのを手伝ってもらえますか? lmer を間違って使用していると思われます ((errorType | subject) のような他の多くのバージョンを試してみましたが、同様の結果が得られました。

パッケージと同じようにMCMCglmm多かれ少なかれ推定されたモデルから、関心のある量をシミュレートしたいと思います。Zelig独立した値にZelig必要な値を設定すると、ソフトウェアが結果変数 (期待値、確率など) の結果を計算します。例：

ご覧のとおり、z = 10 の場合、y は約 17 です。

によって推定された事後分布で z = 10 をシミュレートしMCMCglmm、y の期待値を取得する方法はありますか? どうもありがとうございました！