lme4

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因此，我試圖預測隨時間變化的東西（MS_TOT）。我有我的時間變量（ExamStage：1,3,6和12個月）和我的藥物使用變量（acstatus，一個因子w三個級別）。我認爲，吸毒會影響這一變化的相互作用w個時間，我把我的11聚物模型（忽略其他變量）： >model6<-lmer(MS_TOT~acstatus+ExamStage+acstatus*ExamStage+AIS.1+Level.1

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dplyr :: failwith不能與lme4 :: lmer一起使用，但可以使用lm

我的工作流程曾經與do，failwith和lmer一起使用。現在它似乎被打破了。我在做什麼與lm一起工作，所以我不知道它是一個錯誤還是我需要改變一些東西。這工作： library(dplyr) library(lme4) lmer( Yield ~ 1|Batch, Dyestuff, REML = FALSE) lm( Yield ~ Batch, Dyestuff) 但是，這並

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lme4中的固定差異值

我正在使用函數使用lme4 R包創建線性混合模型。在這個模型中，我有四個隨機效果和一個固定效果（截距）。我的問題是關於隨機效應的估計方差。是否有可能以類似的方式爲SAS和PARMS參數指定協方差參數的初始值。在以下例子中，所估計的方差是： c(0.00000, 0.03716, 0.00000, 0.02306) 我想固定這些以（例如）所以有未估計 c(0.09902947, 0.02460

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如何正確包含我的lmer的重複措施

在我的研究中，我在多個地區對不同地區的相同網站進行了抽樣。每個網站每年都有不同的屬性，這對我的研究問題非常重要。我想知道，如果網站的屬性影響生物多樣性的網站。我對這些產品和地區的相互作用感興趣。概述：生物多樣性=響應站點屬性=固定的因素，每年都在變化地區=固定的因素，同樣每年區網站=隨機效應，重複採樣在不同採樣年份年=隨機效應，是「站點」重複的因子此刻我的模型是這樣的： mod1 <

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GLMER警告：方差 - 協方差矩陣[...]是不是正定或包含NA值

我有時會發現從glmer，包lme4我GLMMs參數，顯示下面的警告消息，當他們的總結叫做： Warning messages: 1: In vcov.merMod(object, use.hessian = use.hessian) : variance-covariance matrix computed from finite-difference Hessian is not

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如何估算lme4中具有較大計數值的多層泊松模型？

案例：我想從55個原產區（IDo）估計遷移（mig）的引力模型，以54個目標區（IDd）。兩個重要的預測指標是每個起點和目的地區域之間的距離（dist）以及任何起點 - 目的地區域對的連續性指示變量（contig）。遷移結果變量是衡量一對區之間遷移的人數（從零到幾千）的度量。以下是一個近似我的數據情況的測試數據集。在實際數據中，遷移結果變量的理想泊松分佈略差（min=0, max=9450, m

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如何加快R中的處理模型？

我正在嘗試使用lme4程序包在R中運行下面最大的glmer模型，但目前爲止運行時間超過24小時，沒有任何運氣。 library(lme4) maxwvq <- glmer(match~Listgp+context+length+age+ I(age^2) + gender+ freq.+ I(freq.^2) + vowel.quality + Listg

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交互作用失敗lmerTest與In pf（F.stat，qr（Lc）$ rank，nu.F）：產生的NaN

我試圖在兩個單獨的數據集上執行lmerTest，出於某種原因，跟蹤其中一個數據集的錯誤。在PF（F.stat，QR（LC）$排名，nu.F）：NaN的生產 This dataset給我的交互項的habitat和soil之間沒有問題的p值。它具有相似的結構 Analysis of Variance Table of type III with Satterthwaite approximatio

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如何在Python statsmodels線性混合效果模型中擁有多個組？

我正在嘗試使用Python statsmodels線性混合效果模型來擬合具有兩個隨機截取的模型，例如，兩組。我無法弄清楚如何初始化模型，以便我可以做到這一點。下面是這個例子。我有數據，如下所示（從here拍攝）： subject gender scenario attitude frequency F1 F 1 pol 213.3 F1 F 1 inf 204.5 F1 F 2 pol 2

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R：從自舉混合效應模型獲得係數＆CI導致

工作數據看起來像： set.seed(1234) df <- data.frame(y = rnorm(1:30), fac1 = as.factor(sample(c("A","B","C","D","E"),30, replace = T)), fac2 = as.factor(sample(c("NY","NC","CA"),30,replace = T))