問題タブ [nlme]

RPy を介して nlme および lme4 R 関数とやり取りしています。Python コンソールから出力の概要にアクセスしたいと考えています。

次のコードを実行します。

nlmeの場合、これはlme4の場合：

データと明示的なインポートを含むコード スニペットを取得するには、このIPython ノートブックを参照してください。

いずれの場合も、次のような恐ろしく長いセクションを含む膨大な量の印刷出力が得られます。

次の行に沿ってさらに要約を取得したいと思います。

(これは私が取得したものに含まれていますが、上記の後に数千のエントリしかありません) どうすればそれを達成できますか?

現在、（公式ドキュメントlmeSplinesの4ページ目と5ページ目）のサンプルコードを再構築しようとしています。

コードの最初の行は (R 構文で) 次のとおりです。

RPy 経由でこのデータを表示するにはどうすればよいですか? 私は試した：

そして私は得る：

lmeSplines チュートリアルのコードを RPy に翻訳する作業を行っています。

私は今、次の行で立ち往生しています：

私はnlme.lme以前に働いたことがありますが、以下はうまくいきます：

しかし、これには別のrandom課題があります。このビットをどのように翻訳して RPy コードに入れるかを考えていますlist(all=pdIdent(~Zt - 1))。

(前処理された) サンプル データの構造はsmSplineEx1次のようになります (Zt.* は 98 まで):

こんにちは、各反復で新しい予測変数が使用されるループ関数を実行しようとしていますが、次のエラーが発生します。

使用したデータは、次の Google ドライブ スプレッドシートから取得できます。
https://docs.google.com/spreadsheets/d/18yll44P25qsGqgZw4RPTMjlGJ0aNLCp-vYugCD7GPk8/pubhtml

for ループも使用してみましたが、同じエラーが発生しました。

この問題を解決するにはどうすればよいですか?

ありがとう

nlme パッケージの nlme() 関数を使用して非線形混合モデルを正常に適合させましたが、重み引数を含めてそのモデルを改善しようとしても、解釈できないエラーしか得られないため、できませんでした。私の問題の正確な原因を特定するために。

非加重モデルに次のコードを使用しました。

これは加重モデルです。

次のエラーが表示されます。

conLin$Xy * varWeights(object) のエラー: 適合しない配列

これは、行列とベクトルの積に関係していることを理解しています。そのうちの1つは同じ次元ではないため、操作を正常に実行できます。ただし、これらのオブジェクトの寸法を確認する方法や、それらにアクセスして問題を解決しようとする方法さえわかりません。

varFixed() 引数を varIdent に変更すると、メッセージは変わりますが、自分で収集できる限り、基本的に同じことを伝えています。

recalc.varFunc(object[[i]], conLin) のエラー: ディム [製品 3618] がオブジェクトの長さと一致しません [37776] さらに: 警告メッセージ: in conLin$Xy * varWeights(object) : オブジェクトの長さが長くなります短いオブジェクトの長さの倍数ではありません

この問題に関するヘルプは大歓迎です!

これが私のデータのサンプルです：

前もって感謝します。

実験のデザインには 10 人の参加者が含まれます。それらのすべては、治療のために条件 A、B、C、D を通過しますが、参加者 1 ～ 5 は条件 E、F を通過し、参加者 6 ～ 10 は条件 G、H を通過します。

lme 関数を備えた nlme パッケージを使用して、欠落しているデータを処理し、参加者のリストごとの削除を防ぎます。測定変数 = DV、固定効果 = 条件、変量効果 = 参加者)。すべてがちょうど交差したとき、これは私が持っているものです:

最初の部分 (条件 A、B、C、D) が交差し、2 番目の部分 E、F および G、H がネストされている場合に設定される統計は何ですか....ヘルプやガイダンスをいただければ幸いです! ありがとう。

R のマルチレベル回帰モデル、特にレベル 2 の「メジャー」に予測変数を追加する方法について質問があります。

次の例を検討してください (これは実際のデータセットではないため、実際には値があまり意味をなさない可能性があります)。

データには次のものが含まれます

• 別々の人（「id」...つまり2人です）
• 各人の体格指数 (「bmi」なので、id 内で変化しません)
• 各人が特定の日に抱えている心臓の問題の数 (「カウント」)。したがって、人 1 は 8 月 5 日に 3 つの問題がありましたが、人 2 はその日に問題/問題がありませんでした。
• その日に測定された汚染物質（オゾンや二酸化硫黄など）の量

私の一般的な研究課題は、汚染物質の量が人口の心臓病の数に影響を与えるかどうかです. 最初のステップでは、これは単純な線形回帰である可能性があります: lm(count ~ poll)

しかし、毎日の私のデータは、いわば人の中でクラスター化されています。私は人 1 から 2 つのメジャーと人 2 から 2 つのメジャーを持っています。

したがって、私の基本的なアイデアは、レベル 2 変数として人 (id) を使用してマルチレベル モデルを設定することでした。

この分析には nlme パッケージを使用しました。

これまでのところ問題はありません。

しかし、レベル 2 への真の影響は、私にはさまざまな人物がいるという事実からだけではないかもしれません。むしろ、個人の体内での効果は、その人の bmi (および年齢、喫煙量など、個人に関連する他の多くの変数) からもたらされる可能性がはるかに高くなります。

長い話を短くします：

lme 関数でそのようなレベル 2 予測子を指定するにはどうすればよいですか?

言い換えれば、心臓の問題と汚染との関係が人の体格指数によって異なる/クラスター化/緩和されるモデルをどのように設定できますか (そして、私が言ったように、この人の喫煙量または年齢によっても追加される可能性があります)

残念ながら、私が欲しいものをRに伝える方法についての手がかりがありません。私が望むことを実行できる他のソフトウェア（そのうちの1つはHLMと呼ばれる）を知っていますが、Rでもこれができると確信しています...

だから、助けてくれてありがとう！

デシェン

この質問は構文とセマンティクスの両方に関するものであるため、Cross-Validated で (まだ回答されていない) 重複を見つけてください: https://stats.stackexchange.com/questions/113324/repeated-measures-anova-ezanova-vs-aov-vs -lme-syntax

機械学習の分野では、同じ 5 つのデータセットで 4 つの分類子を評価しました。つまり、各分類子はデータセット 1、2、3、...、および 5 のパフォーマンス測定値を返しました。パフォーマンス。おもちゃのデータは次のとおりです。

教科書に従って、反復測定の一元配置分散分析を実施しました。私はパフォーマンスを従属変数、分類子を被験者、データセットを被験者内因子として解釈しました。aovを使用して、私は得ました：

次の出力が生成されます。

線形混合効果モデルを使用すると、同様の結果が得られます。

次に、Sphericity の Mauchlys 検定を実行するために、ezANOVA で結果を再現しようとしました。

次の出力が生成されます。

これは明らかに、aov/lme を使用した以前の出力とは一致しません。それでも、ezANOVA 定義で「パフォーマンス」を「分類子」に置き換えると、期待どおりの結果が得られます。

私の教科書が間違っているのか (aov の定義)、それとも ezANOVA の構文を誤解しているのか、疑問に思っています。さらに、なぜ ezANOVA ステートメントを書き直したときに Mauchly のテスト結果しか得られず、最初のケースでは得られないのでしょうか?