問題タブ [nlme]

皆さん、分散を含む lmer() {nlme} および lme() {lme4} モデルの {texreg} テーブルを印刷しようとしています。ただし、分散は 2 つのモデル間で大きく異なります (数桁)。lme() の分散は lmer() の分散の平方根のようです。どれが正しいですか？

混合デザイン研究の相互作用を理解しようとしています。

variableは反復測定であり、status被験者間因子です

違いはありますか?:

タスクの違いを見つけたので、いくつかの主効果のポストホックを見てみたいと思いました:

重要なインタラクションが見つかったので、いくつかのインタラクション ポストホックを見てみましょう:

問題：

では、これらのツールを使用してインタラクションを調べた人はいますか?

R を使用して、Pinheiro and Bates book (S および S-PLUS の混合効果モデル) の演習を解決しようとしています。nlme パッケージのデータ ピクセルを使用します。

演習では、lmList を使用して、犬ごとに 1 日の個別の 2 次モデルを当てはめます。lmList 近似の係数の個々の信頼区間をプロットします。切片と線形係数のみが Dog で大きく変化しているように見えることを確認します。

私は次のようにモデルを適合させました：

しかし、この関数を使用して信頼区間をプロットしようとすると:

R は mi にこのエラーを与えます:

誰かが間違っているものを修正する方法を知っていますか?

対数変換された従属変数を持つ GLS があります。視覚化に visreg() を使用すると、エラー コードが返されます。

興味深いことに、まったく同じことが LM でも問題なく機能します。

二変量縦断データでシミュレーションを実行しています。グループ 0 のcsseのバリエーションを減らしたいコードについて説明します。したがって、2 つのクラスY= (0,1)があり、各クラスに対して線形混合効果モデルを生成します。各グループには 4 つのランダム パラメーター (切片と勾配) があります。つまり、共分散行列は 4x4 であり、ランダム効果間に相関があります。また、残差は行列 2x2 (各変数には誤差があります) であり、相関関係があります。各グループの変数ごとに 4 つの固定効果パラメーターがあると仮定します。
したがって、私のコードは次のとおりです。

要約は次のとおりです。

Y==0私の質問は、 group 1 の範囲を含まないgroup 0 の csse の変動を減らす方法です。誰か答えてください。ありがとう

非線形モデルを当てはめようとしていますが、オンラインで良い例を見つけることができません。

この関数に名前はありますか?

線形化できますか？

aパラメータ、b、およびを時間の関数として (グループのように)cランダムな効果で推定しようとしました。ランダム効果を使用せずにモデルを適合させることはできますが、モデルを収束させるのに問題があります。提案を歓迎します (できれば R 内ですが、適切なパッケージであれば何でも構いません)。gtnls