R：GLMM glmer vs glmmPQL

glmmPQL對於多個隨機效果的語法是什麼？R：GLMM glmer vs glmmPQL

隨着glmer我的代碼如下所示：

fit<- glmer(A~B+C+ (1 | D)+ (1 | E), family = gaussian, data=data)

如何重寫使用glmmPQL同樣的事情？

我嘗試：

fit<- glmmPQL(A~B+C, random=c (~1 | D, ~1 | E), family = gaussian, data=data)

，但它給出了一個錯誤。

glmer和glmmPQL之間的主要區別是什麼？

來源

2015-08-16 Liza

基於你提供的示例中，與glmmPQL的模型將被指定爲：

fit <- glmmPQL(A ~ B + C, random = list(D = ~1, E = ~1), family = gaussian, data = data)

AFAIK，glmer之間的主要區別和glmmPQL（其依賴於功能（這是由包lme4提供） lme，來自nlme pacakge）是nlme中使用的參數估計算法未針對處理交叉隨機效應而優化，所述交叉隨機效應與稀疏設計矩陣相關聯，而lme4利用了該結構;參見，例如，皮涅羅&貝茨，「混合效應在S和S-PLUS模型」，斯普林格，2000，第163上lmer/glmer和lme之間的差異的進一步的引用是通常的：

https://stats.stackexchange.com/questions/64226/lme-and-lmer-comparison https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help/2006-October/115572.html

來源

2015-08-21 20:53:59 tguzella

R：GLMM glmer vs glmmPQL

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