Wald Chi-Squared在一個混合效應模型中的兩個變量之間的測試r

我試圖完成縱向數據分析中的作業。現在的問題是比較模型中年齡的橫截面和縱向效應（基線橫截面：基底，縱向年齡：年齡變化）的差異。Wald Chi-Squared在一個混合效應模型中的兩個變量之間的測試r

模型予代碼等：適合< -lme（logfev1〜baseage + agechange +高度，隨機=〜1 | ID，相關性= corAR1（形式=〜訪問| ID），logfev1）

在Stata的，我們只需要如下代碼：測試baseage = agechange，那麼答案將顯示：測試baseage = change_age

[logfev1]baseage - [logfev1]change_age = 0 

     chi2( 1) = 0.41 
    Prob > chi2 = 0.5244

但在RI真的不知道該怎麼做了測試（Wald檢驗）。

如果您需要我可以發送給你的數據集，我不知道如何在這裏附加數據集。 thx –

看起來你並不是想在這裏編程，所以也許你的問題更好地屬於[stats.se]，關於統計測試的問題是關於主題的。否則，你應該非常清楚你的「wald測試」是什麼意思，並描述你需要計算出這個值。必要時提供Stata的相關文檔。 – MrFlick

如果您使用glmer而不是lme方法，您可以使用summary(fit)，它實際上會爲您提供Wald Test作爲其輸出的一部分。

或者您可以從您的lme上的汽車套件中撥打Anova(fit)，它將返回Wald的Chi Square結果。

您可以rStudio的控制檯類型?glmer，瞭解它，如果你安裝了汽車包並加載它，你可以運行？方差分析（captalized），以獲得低下來的方法有

2017-02-16 05:22:36 sconfluentus

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