用於提取LME功能

調整意味着我運行模式是這樣的：用於提取LME功能

model<-lme(Juice~1+Fruit ,random=list(Place=pdIdent(~1)), method="REML", 
          control=lmeControl(niterEM=150 ,msMaxIter=200), na.action=na.omit, 
          data=customData, keep.data=FALSE)

而且我想提取果汁的調整平均每一個水果。我發現涉及在包lmerTest一些lsmean()解決方案，但它拋出一個錯誤說：

模型不是線性混合效應模型

所以，那種無能這裏。

對於重複的例子（這是我的數據的外觀的BTW）：

Fruit=c(sort(rep(1:40,5)),sort(rep(1:40,5))) 
Juice=c(rnorm(200, mean=15:25),rnorm(200, mean=13:23)) 
Place=c(rep("A",200), rep("B",200)) 

customData=data.frame(Fruit,Juice,Place)

在此先感謝。

來源

2017-10-05 Cris

你的意思'LSMEANS（）'（'LSMEANS（）'現在廢棄了的'lsmeansLT（）'）？我猜這些函數可能只適用於'lme4'軟件包中'lmer'生成的模型對象，而不適用於'nlme'軟件包中'lme'生成的對象。 – eipi10

由於@ eipi10已經聲明lsmeans（）不適用於由lme4包生成的對象。該LSMEANS庫可能會給你想要的東西：

library(lsmeans) 
lsmeans(model, "Fruit")

來源

2017-10-31 12:04:38 Koot6133

我建議使用新的** emmeans **包，這是** lsmeans **的延續 – rvl

用於提取LME功能

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