問題タブ [nlme]

多変量 gls モデルを実行しています:

m <- gls(y ~ x + factor1 + factor2, cor = corPagel(1,phylogeny), weight= ~1/log(n))

結果をプロットしたいのですが、次のような予測値を取得できます。

newdata <- data.frame(expand.grid( x = mean(x), factor1= unique(factor1), factor2 = unique(factor2)))

predvals <- predict(m,newdata)

プロットしたい 2 つの変数は因子ですが、これらの予測値の信頼区間または標準誤差を取得したいと考えています。

誰もそれを行う方法を知っていますか?

よろしくお願いします。乾杯、ジャスミン

corPagel (パッケージ ape で定義) から取得した相関構造を持つ ML によって適合するモデルからパラメーターを抽出しようとしています。対象のパラメーターは、概要のapVarという名前の要素内にあります。

このコードは次の出力を生成します (モデル m の dput をここからダウンロードしてください)。

最初の行列の値を抽出するのは簡単ですが、要素attr(, "Pars")内の corStruct の値を抽出するにはどうすればよいですか?

nlme パッケージで REML による線形混合効果モデルの適合を行っています。そして、これらは私のために働くコードです:

私が本当にやりたいのは、ランダム効果としてスピーカーとアイテムの両方を別々に持つモデルを持つことです。私はこの式を使用しようとしました：

ただし、この式では次の警告メッセージが表示されます。

これが何を意味するか分かりますか？また、スピーカーとアイテムの両方をランダム効果として別々に適合させるにはどうすればよいですか?

これが私のコードです：

nlme は、ランダムな Day 効果 D を削除すると、非線形モデルにうまく適合します。ただし、上記のコードを実行すると、次のエラーが発生し、警告が繰り返されます。

等

助言がありますか？？

基本的にnlme::lme、欠損値で実行しています。モデルは にうまく適合しますna.action=na.omitが、適合/残差/係数の名前がす​​べて 1 行ずつずれているように見えるのはなぜですか?

当てはめ値の名前に注目してください。3 番目の位置に 1/2 があり、その後の名前が 1 つ右に移動して NA がなくなるのではないでしょうか?

nlme からグループ化されたデータをプロットしており、120 のパネルがあります。デフォルトのプロットplot(dataG)では、2 行 60 列で画面いっぱいに表示されますが、読みにくいです。layout を指定するとplot(dataG), layout= c(12,10))、適切な数の行と列が得られますが、列はすべて滑らかになります。

すべてがnlme内で起こっていることが問題なのかどうかはわかりませんが、nlmeの本で解決策を見つけていません.

ここでデータを見つけることができます

https://www.dropbox.com/s/79tssi252ai0ez8/COBS%20Roots%202008-2013noCNfake08.txt .

そして、グループ化を定義するコード:

この問題は、次のコードを使用して示されています。これを実行すると、lm は予測を適切に処理し、gls は失敗することがわかります。これはおそらく predict.gls の問題ですが、その理由はわかりません。これは、factor 呼び出しを使用する場合にのみ問題になります。それがなければ、すべてうまくいきます。すべてのレベルが新しいデータセットに存在しないため、predict.gls が失敗することはかなり確信しています。しかし、lmはうまくいきます。私にはバグのように感じますが、それを判断するのに十分なほど gls コードに習熟していません。

次のエラーで失敗します。

何か案は？

私の R.version 出力:

platform x86_64-pc-linux-gnu
arch x86_64
os linux-gnu
system x86_64, linux-gnu
status
major 3
minor 0.2
year 2013
month 09
day 25
svn rev 63987
language R
version.string R version 3.0.2 (2013-09-25 ）愛称フリスビーセーリング

nlme パッケージ バージョン: 「パッケージ 'nlme' バージョン 3.1-113」

次の線形モデルがあります

年齢と性別による距離の標準誤差を取得するにはどうすればよいですか?

R でパッケージ ggplot2 を使用してマルチパネル プロットに取り組んでいます。私のデータセットは 20 種、種ごとに 6 個体、個体ごとに 2 つのコアで構成され、各コアは複数のセグメントで構成されています。私のデータフレームのサブセットからのdput出力は次のとおりです。

マルチパネル プロットには、種ごとに 1 つずつ、20 のパネルがあり、y 軸に密度、x 軸に髄の距離があります。各パネル プロットは、その種の 12 コアの 12 の異なる線を示しています。マルチパネル プロットのコードは次のとおりです。

私にとっての課題は、R の nlme パッケージの lme 関数を使用して、線形混合効果モデルから適合値の行を追加することです。サブセット データの各種の混合効果モデルのコードは次のとおりです。

ここに関連する質問があります:
lme4 の結果を ggplot2 でプロット すると、マルチパネル プロットの各ファセットの固定効果係数を含む 2 番目のデータ フレームを作成し、geom_abline 関数を使用して固定効果係数 (切片と勾配) に基づく近似直線。ただし、密度と髄の距離の関係は 20 種によって異なるため、この解決策を適用することはできません。いくつかの種は変量効果モデルを持ち、他の種は線形モデルを持ち、さらに他の種は二次モデルを持ちます。つまり、モデルに応じて 1、2、および 3 つの固定効果係数があります。すべての種の固定効果を含むデータ フレームを作成しようとしました。

次のエラーが表示されます。

最後に、適合線を追加する目的で ggplot2 の stat_smooth 関数も試しました。プロットの各パネルに適合線を追加することで機能しましたが、stat_smooth 関数には "lme 」をその方法の 1 つとして使用しており、lm によって適合された線は、lme モデルからの適合値に基づく線と同じではありません。

要約すると、私の問題は、lme モデルから ggplot によって描画されたマルチパネル プロットに適合値に基づいて線を追加できないことです。これは、各マルチパネル プロットの種が、平均、線形、または二次モデル。具体的には、線形および二次モデルによる種の最適適合の適合線が必要であり、平均モデルによる種の最適適合の線は必要ありません。

前もって感謝します。