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R で乱数を指定するにはどうすればよいですか?

x1 ランダムであるはずの要因がある場合、このようなことを試すことはできますか?

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

私はかなりグーグルで検索しましたが、これに関するドキュメントが見つかりません。R の断面時系列データで実行可能な一般化最小二乗 (FGLS) モデルを推定しようとしています。たとえば、次のようになります。

これを実行すると (データ フレームが非常に大きいため、ここには含めません)、次のエラーが発生します。

array(c(X, y), c(N, ncol(X) + 1), list(row.names(dataMod), c(colnames(X), : 'dimnames' の長さ [1] が等しくない) のエラー配列の範囲まで

ここで私が間違っていることを教えてくれる、パッケージの内部の仕組みglsや一般的なパッケージに精通している人はいますか? または、これについて別の方法を提案しますか（パッケージnlmeも試しました）？plm

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）。

nlme パッケージで線形混合モデルを実行しています。

そして、以下のようにエラーになります。

収束誤差と同じですか？または他の人？

ありがとう

この質問は、lme fit からの予測バンドの抽出に基づいていますが、非線形混合モデルを使用しています。

「エントリ」でグループ化された応答値のデータセットがあります。AIC モデル選択手順を使用して、どのタイプのモデル (線形、対数、指数など) が応答と予測変数の関係を最もよく表しているかをテストしました。ここで、各エントリのデータの適合値をプロットしてから、エントリ間でプロットしたいと考えています。また、全体的な傾向に付随する信頼帯をプロットしたいと思います。Ben Bolker のブログと上記の投稿で提供されているコードを参照してください (これは解釈の巧妙さを理解していますが、それは別の投稿です)。後者で問題が発生しています。次のサンプル コードを参照してください。

結果のプロットは次のようになり、信頼帯は前後に跳ね返ります。

どこかで道に迷ったのではないでしょうか (行列の掛け算でしょうか?)。これが良いアイデアかどうかについての提案を含め、どんな助けも大歓迎です!

線形混合効果モデルは、伝統的に次のように定式化されます。Ri = Xi × β + Zi × bi + εi ここで、β は推定された固定効果を表し、Z は変量効果を表します。したがって、X は古典的な計画行列です。R を使用して、nlme パッケージから lme を使用してモデルを適合させた後、これら 2 つの行列を抽出できるようにしたいと考えています。たとえば、nlme パッケージにもあるデータセット「Rails」には、ランダムに選択された 6 つの鉄道レールでの超音波移動時間の 3 つの個別の測定値が含まれています。次のように、レールごとにインターセプト固定効果とランダム効果を備えた単純なモデルを適合させることができます。

X 設計マトリックスは、単一の 18x1 マトリックス (6 レール * 3 測定値) であり、次の方法で簡単に抽出できます。

私がやりたいのは、変量効果の設計行列 Z を抽出することです。lme4 パッケージを使用して同じモデルに適合する場合、これは次の方法で実行できます。

ただし、このマトリックスを lme 適合モデルから抽出する方法については途方に暮れています。