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R での反復測定のフィッティング、収束の問題。多くのデータセットの 1 つである次の適合がありますが、収束しません。私はそうする他のセットを行います。このデータセットとモデルは SAS で機能します...これを R で機能させるにはどうすればよいでしょうか? 注目すべきこと (行列、オプション設定、r/splus に関するこのトピックのリファレンス ...)。

私は以下を読みましたが、まだそれを実行しようとしています... Converting Repeated Measures mixed model formula from SAS to R

私は参加者 ( ) からの被験者内の生理学的データを持っています。参加part者は全員、刺激 (新聞を読む) を 3 回 ( ) 見ましroundた。 . 2 つの固定因子 (と) に加えて、生理学的状態 (例えば ) を予測するための相互作用があります。これは通常、自己回帰的です。私は、ランダム効果による生理機能の個人差 (今のところはインターセプトのみに設定しましょう) と、別のランダム効果によるラウンドでの疲労を考慮に入れようとしています。papervisitCONDhierCONDabundEDA

したがって、R で実行したいモデルは、SPSS では次のようになります。

lmeこれで、(交差項を問題なく処理する) while は交差項をうまくlmer処理できず、異なる共分散構造を使用できないことがわかりました。次のような単純なlmeモデルを実行できます

しかし、より複雑なモデルは私には理解できません。lme の交差する用語は、次のようなランダムな定義で実行できることを読みました

しかし、それはAR1構造と、パート*ラウンドの2番目のランダムインターセプトをブロックしているようです。とにかく、それが私のSPSS構文と同じかどうかはわかりません。

それで、何かアドバイスはありますか？lme と lmer についてはさまざまな著作がありますが、用語と AR1 の両方が交差するものは見つかりませんでした。

(また、lme の構文は非常にわかりにくいようです: いくつかの異なる情報源から、| は左側にあるものを右側にあるものの下にグループ化し、/ はネストされた項を作成し、~1 はランダムな切片であり、~x はランダムな勾配であることを理解しました、および ~1+x は両方ですが、少なくとも : および -1 の定義がどこにも見つからなかったようです.すべての異なる定義を説明するチュートリアルはありますか?)

私は最近、nlmeモデルを使用してデータを適合させることを学び始めました。以下の nlme モデルで、共変量のすべての可能な組み合わせ (変数asyおよび)を生成するより論理的な方法があるかどうか疑問に思っていました。int

ご覧のとおり、2 つの変数 asy と int には 3 つの共変量があります。共変量のすべての可能な組み合わせを生成し、最適なモデルを探したいと思います。これまでのところ、これに関連するトピックは見つかりませんでしたので、役立つアイデアをいただければ幸いです。rコードを投稿に適切に表示する方法を教えてもらえますか?

ありがとう

更新 (2014 年 8 月):私はこの問題の真相にたどり着くことはなく、Revolution のフォーラムで何のフィードバックも得られませんでした。ただし、この問題は、Revolution R 7.2 (R 3.0.3、これもアカデミック バージョン) で修正されたようです。lme() テストを数百回以下で実行しましたが、予想どおり、すべて同じ結果が得られました。[更新の終了]

Revolution R 7.0 (R 3.0.2) のアカデミック バージョンを新しい PC にインストールしたところ、以下のコードで奇妙な結果が得られました。コードが実行されるたびに、異なる結果が得られます。CRAN-R では、結果は常に同じです (そうあるべきだと思います)。test.data.table()コード スニペットは、バージョン 1.8.10 のテスト 527 からのもので、エラーを指摘しました。

以下のようなものが得られますが、毎回異なります。

「楽しい」ことは、nlmeパッケージ（そのlme()一部）自体が同一であることです。念のため、アンインストールして再インストールしました（パッケージの nlme_3.1-113.zip ファイルはビットごとに同一です）。

ボンネットの下に行くにはまだ十分に知りません。ポインタやアイデアをいただければ幸いです。Revolutions のフォーラムにも投稿しましたが、ここよりもはるかに人口が少ないようです...

これは、64 ビットの Windows 8.1、64 ビットの R も同様であり、重要であれば Intel i7-4770 CPU です。Revolution R の現在のバージョン (R 3.0.2) と以前のバージョン (2.15.3) の両方で、予期しない (私にとって) 動作が発生します。CRAN-R 3.0.1 と 3.0.2 は同じ結果を生成します。

Revolution R の sessionInfo() 出力:

更新 1: Revolution R が Intel MKL BLAS ライブラリを使用しているという事実まで、問題を追跡しました (以下の回答とコメントからのいくつかのポインタに従います)。CRAN が提供する BLAS ライブラリに切り替えると、問題は解決します。(注: 私は R を自分でコンパイルするのに十分な知識がないので、OpenBLAS やその他の代替手段をテストしていません。Revolution R では、2 つの dll の名前を変更するだけです。)

他の人もMKL で一貫性のない結果を得ているようです。違いはマシンの許容範囲内です。つまりall.equal()、TRUEidentical()と FALSE があります。私の場合のさまざまな結果は、意味のあるほど大きいようです。

この問題を Revolution R のフォーラムに投稿しました。応答があればここで更新します。この時点で、私の質問は「いつMKL BLASを使用し、いつCRAN-R BLASを使用するか」に変更する必要があると思います。これは速度(*)の問題ではなく、一貫した正しい結果の問題です。R の出力を既知の正しい出力と照合するための標準的なテスト スイート (ここでの用語がわからない場合) を探すために、もう少し時間を費やします。これは私が気に入っている点の 1 つでdata.table、エンド ユーザーに表示される独自のテストがあります。すべての (またはほとんどの) パッケージを網羅する単一のテストではなく、少なくとも基本機能をカバーするものを期待するべきではないことは承知しています。

(*) 速度は具体的なワークフローに依存します。この特定のケースでは、CRAN BLAS は MKL よりも高速です (どちらもシングルスレッドで実行されます)。他の作業では、レボリューション R が大幅に高速化されているので、調べています。

因子変数を使用して lme モデルを適合させましたstudytreat。これはモデルの 2 つの場所で、固定効果として表示されます。また、残差分散の不均一性をモデル化して、各レベルがstudytreat独自の分散を持つようにします。これはモデルです：

lme に自信を持てない問題があります。studytreat のレベルに 11、12、21、24 (この順序で) のラベルを付けると、関数は正常に機能します。ただし、取得するために番号を切り替えると、11, 21, 12, 42電話をかけるsummary(modelLME)$apVarとエラーメッセージが表示されます。

なぜこれが違いを生むべきなのか、誰にも分かりますか？

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！

nlmeRでパッケージを使用して混合モデルを実行しています。私の状況は次のとおりです。混合モデルは次のとおりです。

はAnimalランダム効果です。しかし、このようにモデルを書くと、ランダムな切片とDFC(by Animal) の勾配しか取得できず、 は取得できませんDFC2。Animalのランダムな傾き (by )も欲しいですDFC2! 手伝っていただけませんか？

どうもありがとうございました、

線形混合効果モデル (パッケージ nlme) を実行しようとしていますが、繰り返しエラーが発生します: タイプ「クロージャー」のオブジェクトはサブセット化できません。

ありがとう。