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    從lmer對象提取處理方法並計算誤差線

    [我詳細介紹了我的背景實驗 - 我清楚lmer的方法，只是不清楚如何提取我需要/計算的某些值手工，因此我張貼在SO而不是簡歷。我希望這是張貼的正確地方！] The data are here。 我的實驗有一個拆分情節設計，其中包含：塊/繪圖/子圖。 有6個街區。每塊有兩塊地塊，每塊有兩塊小地塊。處理1具有兩個水平（A和B）並且在繪圖水平上應用：在每個塊中，有一個小區接受處理1水平A並且一個接受處理
    r ggplot2 lme4 mixed-models lmer 2013-08-24

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    NLME和lme4忽略平方項

    我想建立一個標準的超越對需求的功能，那就是： lnY = lnP + lnZ + lnY*lnZ + lnY^2 + lnZ^2 其中Y =需求，P =價格，Z =收入。 但是，當我在nlme或lme4中包含平方項時，他們會忽略它們。我已經試過： model <- lme(asinh(gallons) ~ asinh(rprc) + asinh(rexp) + asinh(rexp)*asin
    r statistics regression lme4 mixed-models 2013-08-30

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    繪製適當的混合模型迴歸斜率

    我有一個數據集，我正在用lme4擬合混合模型迴歸。 dat <- structure(list(dv280 = c(41L, 68L, 0L, 6L, 20L, 30L, 8L, 1L, 15L, NA, 59L, 5L, 21L, 41L, 11L, 14L, -2L, 20L, 25L, 33L, 32L, 30L, 68L, 16L, 11L, -1L, 8L, 0L), v0 = c(
    r ggplot2 lme4 mixed-models 2013-12-13

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    R中獲取與GLM 95％置信區間（..）

    這裏有一些數據 dat = data.frame(y = c(9,7,7,7,5,6,4,6,3,5,1,5), x = c(1,1,2,2,3,3,4,4,5,5,6,6), color = rep(c('a','b'),6)) 和這些數據的情節，如果你想 require(ggplot) ggplot(dat, aes(x=x,y=y, color=color)) + geom_point
    r statistics glm confidence-interval mixed-models 2013-12-16

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    測試在nlme中的線性混合模型中的相互作用的顯着性

    我在nlmeR包中使用lme函數來測試因子items的水平是否與因子condition的水平具有顯着的相互作用。因子condition有兩個等級：Control和Treatment，因子items有3個等級：E1,...,E3。我使用以下代碼： f.lme = lme(response ~ 0 + factor(condition) * factor(items), random = ~1|sub
    r mixed-models 2013-07-22

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    不同的計算機上的aov結果（與ezanova不同）

    我很難弄清楚我運行混合ANOVA的R代碼有什麼問題。令人沮喪的是，我在不同的計算機上獲得了不同的aov功能的結果（一個是Mac，另一個是PC）。另外，我在Mac上使用aov函數獲得的結果與我在同一臺計算機上使用ezANOVA獲得的結果大不相同。我在SPSS中運行了相同的分析，並獲得與ezANOVA相同的結果，所以它似乎與我的aov線有些不對。但是，正如我之前所說的，我使用相同的代碼和數據文件在PC
    r anova mixed-models 2013-12-19

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    R達到CPU時間限制

    我運行了兩個lme對象（nlme R包中的線性混合效果模型）的anova，並循環了約15,000次（比較）。但是，我遇到一個錯誤，它說： Error in pdConstruct.pdMat(object, value, form, nam, data) : reached CPU time limit 這是什麼告訴我？是因爲我的計算機的計算能力，還是它在R算法中固有的？謝謝！
    r mixed-models 2013-07-23

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    提取nlme中的隨機效應設計矩陣

    線性混合效應模型傳統上按照以下方式制定。 Ri = Xi×β+ Zi×bi +εi 其中β代表估計的固定效應，Z代表隨機效應。 X因此是經典的設計矩陣。使用R，我希望能夠從nlme包中使用lme擬合模型後提取這兩個矩陣。例如，在nlme軟件包中也可以找到數據集「Rails」，其中包含對隨機選擇的6條軌道上的超聲波傳播時間的三次單獨測量。我可以用一個簡單的模型來擬合每個鐵路的攔截固定效應和隨機效應，
    r lme4 mixed-models nlme 2013-10-31

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    lmer返回錯誤：分組因子必須<觀察次數

    我試圖在一些數據上運行混合效應模型（使用R），但與其中一個固定效應掙扎，我認爲主要是由於它是一個因素？！ 樣本數據： data4<-structure(list(code = structure(1:10, .Label = c("10888", "10889", "10890", "10891", "10892", "10893", "10894", "10896", "10897", "1
    r mixed-models lmer nlme 2013-10-31

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    具有交叉重複效應和AR1協方差結構的線性混合模型，R

    我有來自參與者（part）的受試者內部生理數據，他們都在三輪（round）上查看刺激（閱讀報紙），每個人都有五篇論文（paper），並在每個報紙中訪問次數（visit）不等。我有兩個固定因子（CONDhier和CONDabund）加上相互作用來預測生理狀態（例如，EDA），這通常是自迴歸。我嘗試考慮隨機效應的生理學個體差異（讓我們只爲現在解決攔截問題），也許還有另一個隨機效應的輪迴疲勞。 因此，我
    r lme4 mixed-models nlme 2013-11-21
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