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私は水産養殖の栄養研究に携わる生物学者ですが、最近まで統計の力にあまり注意を払っていませんでした. 通常の分析方法は、さまざまな処理とブームを与えた動物の最終体重で ANOVA を実行することでした。結果が得られます。個人の成長を経時的に追跡できる実験を設計することで結果を改善しようとしましたが、私が持っているデータにどのモデルを使用すればよいかを理解するのに非常に苦労しています.

私の実験を簡単に説明すると、単一のコホート（同時に産卵/誕生）から供給された900個のアワビ/カタツムリがあります。各アワビ (id) を個別にマークし、時間 0 での長さと重さを記録しました。その後、動物に 6 つの処理食餌 (処理ごとに n=30 アワビ) のうちの 1 つをランダムに割り当て、それぞれ n=5 回複製しました (n=150 アワビ /複製します）。各レプリケートは、各処理が各ブロック内で 1 回だけレプリケートされ、それぞれが n=30 アワビ/タンク (n 処理) の独立したタンクに割り当てられる、ランダム化されたブロック デザインのように見えます。アワビに既知の量の飼料を 90 日間与えてから、重量を測定して再度測定しました (時間 1)。彼らは、実験を終了する前に、さらに 90 日間自宅に戻ります。

私の理解から：固定効果 - 時間、処理のネストされたランダム効果 - 複製、ID

入力した生データは長い形式で、各行は一意の動物であり、列は時間 (0 または 1)、複製 (1-5)、治療 (1-6)、性別 (M または F)、動物 ID (1- 900)、長さ (mm)、重量 (g)、状態係数 (重量/長さ^2.99*5655)

新しい変数を使用してデータ フレームを作成する前に、生データの列を使用して係数とベクトルに変換しました。

私のデータフレームは現在、次の構造になっています。

df1<-data.frame(time,replicate,treatment,id,weight,length,cf)

個々のアワビをレプリケート内にネストする方法を理解するのに苦労しています。重量データを変換して初期値から変更することはできますが、パッケージがnlme正しくコーディングされていれば、この変更は既に考慮されていると思います。時間 1 での各動物の比成長率の別の尺度を作成することもできますが、これでは時間係数を使用できません。

私のコードが個々の動物の変動性を考慮して、治療間の時間 1 での体重の統計的差異を検出できるように、混合効果モデルを構築したいと考えています。

グループ化されたデータを使用してフィットさせ、plot(augPred(fit)) をプロットしようとしています。ただ、点の色が似ているので線の色を変えたいです。線を別の色にする方法はありますか？また、プロット内のデータ ポイントを削除し、2 つの近似直線だけを残して比較しやすくしたいと思います。添付の図では、データ ポイントを削除し、適合線の色を変更したいと考えています。

助けてくれてありがとう。ラヴィ

系統発生に基づいて共分散構造を指定しながら、非線形曲線を当てはめようとしています。これを行うには、nlme の gnls を使用してモデルに適合させ、共分散構造は ape の corBrownian を使用して作成します。分析は正常に実行されますが、gnls が自分のデータにうまく適合するパラメータを持つ曲線を生成しないことがわかりました。

何が起こっているかを再現するために、x 変数と y 変数の間に一見非線形の関係を持つ偽のデータセットを作成しました。

でっち上げのデータなので系統がわからないのでrtree from apeでシミュレート（木はランダムに生成されるので多少の誤差はあるが全体的にはあまり変わらないはず） ）。このツリーを使用して、共分散構造を作成し、指定したモデル (ここでは「mod」と呼びます) を使用して分析を実行します。

この分析の結果:

一見すると、漸近線 (A) が -2 に配置されていることがわかります。これは、偽のデータセットにある y 値よりもかなり下です。さらに、私のデータがどのように配置されているかに基づいて、S パラメータは負でなければなりません。これは、パラメーター推定値を使用してデータを曲線でプロットすると、より明確になります。

私の質問は、なぜgnlsが私のデータに曲線を当てはめないのですか? SSEを最小化するための最小二乗法の全体点ではありませんか? これは悪いモデルの問題ですか？一般的に、nls/gnls について、私が見逃していることや誤解していることはありますか? 曲線がデータによりよく適合するようにこれを修正する方法はありますか?

nlme で自動起動ロジスティック モデルを実行していますが、次のような古典的なエラー メッセージが表示されます。

私は最初にコードを入れました：

すべてがうまくいきました。次に、コードを使用して分散を標準化しました。

これは、エラーメッセージが表示された場所です。これで、通常、pnlsTol を増やすだけで、四角いペグを丸い穴に合わせることができます。ただし、最初に0.01、次に0.1、次に1、次に10、次に楽しみのために10,000に増やした後、エラーメッセージが表示され続けます。これは、pnls の半減係数以外に何か問題があると私に信じ込ませています。このエラーの原因を知っている人はいますか?

ここの心理学生。私の論文の一部として、2 つの被験者間 IVclassificationとcondition、および被験者内IV を使用した実験からのいくつかのデータがありtrial_typeます。データの形式は次のとおりです。

nlme を使用してこれらを anova として分析し、タイプ 3 の SS を生成しました。これは私のコースで必要なものです。

データに存在する相互作用を調査したいと思います。具体的には、「訓練された」試行の値が「seq」条件で他の 2 つよりも高いかどうかを確認したいと考えています。過去に、「contrast」パッケージのcontrast()を使用してコントラストマトリックスを生成し、それをmultcompパッケージのglht()に送信しました。この場合、私は試しました：

ただし、これは戻ります

これは分散共分散行列に関係しているように見えますが、何が問題なのか正確にはわかりません。

私の質問は、この問題を解決する方法はありますか? そうでない場合、「車」などの別のパッケージで同様のコントラストを実行する方法はありますか? car パッケージから Anova を使用して同じオムニバス F 検定を生成するには、データを変換して各試行タイプに独自の列を持たせることができますが、この種の相互作用を を使用してテストする方法がわかりませんAnova()。

このダミー データセットを使用すると、次のようになります。

これは機能します：

しかし、これはしません:

後者では、私は得るだけです

plotコマンドから。

とで見るint.nlmeと、見た目は異なりますが、何が問題なのかわかりません。どんな入力でも大歓迎です。int.lmerstr