mixed-models

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    當使用MuMIn :: dredge時，模型未能收斂

    我從R中的MuMIn::dredge函數得到一些錯誤，但不知道如何解決它。 Here是我的數據... library(lme4) library(MuMIn) library(arm) 我構建了一個全球模式： options(na.action = "na.fail") global.model<-lmer(yld.res ~ rain + brk+ act + onset +
    r lme4 mixed-models mumin 2016-07-30

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    mgcv：修復GAMM中的平滑參數和模型嵌套的有效性

    我目前正在嘗試對來自mgcv包的協變量x（Age）和性別0-1變量與gamm之間的交互進行建模。在爲每個性別指定一個主要模型（讓我們稱之爲M0）之後，我想測試一個更簡單的假設，即性別之間的差異是線性的（而不是任意平滑的）。我有以下兩個問題： 當試圖鳥巢模型正確，我想從M0走出了0性別流暢平滑參數，並在簡單的模型規範使用它。但我得到了以下錯誤消息： 錯誤gamm.setup（GP，pterms =
    r regression mixed-models gam mgcv 2016-11-09

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    曲線圖與sjplot

    我有一個混合模型（使用nlme）與時間和時間二次（time2）。我如何讓sjp.int（sjplot）請求將它繪製成曲線？ model = lme(MR ~ Age* time + sex*time + ed* time+ time* HMD+time2*HMD, random=~1|subject, na.action="na.omit",data=mydata);summary(model)
    r plot mixed-models quadratic sjplot 2016-09-20

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    lme4 :: glmer.nb功能產生「錯誤的家庭$家庭：$運營商沒有爲此S4類中定義的」根據我運行模式

    library(lme4) dummy <- as.data.frame(cbind(speed = rpois(100, 10), pop = rep(1:4, each = 25), season = rep(1:2, each = 50), id = seq(1, 100, by = 1))) dummy2 <- as.data.frame(cbind(speed = c(rnbino
    r lme4 mixed-models 2016-09-27

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    pdBlocked的語法用於指定混合效應模型中的協方差矩陣nlme

    我有一個混合效應模型，我想在我的隨機效應協方差矩陣中刪除一些相關性以減少我的自由度。要做到這一點，我認爲我應該使用pdBlocked，但不能得到正確的語法來獲得我想要的。 示例代碼： library(nlme) m3 <- lme(distance ~ age +I(age^2) + I(age^3), data = Orthodont, random = list(Subject
    r covariance mixed-models nlme 2016-08-16

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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
    r lme4 mixed-models 2016-08-17

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    隨機效應變量是否會自動作爲R中lmer（或lme）中的因子？

    據我所知，具有混合效果模型作爲隨機效果連續或數字變量沒有多大意義（例如，請參閱here）。 但我不知道是如果lme4::lmer或R中nlme::lme有意阻止你這樣做...... 具體來說，就是我要問的是：如果我提供lmer（或lme）任何非因子（非分類）變量作爲隨機效應，函數是否會自動將其作爲一個因子來處理？ 插入factor()直接進入11聚物（如使用時lm通常的方法）產生以下錯誤：雖然上述
    r lme4 categorical-data mixed-models nlme 2016-10-10

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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
    python r statsmodels lme4 mixed-models 2016-08-25

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    不平衡設計輸出的R多重比較與Anova不同

    對於我的實驗，我剪下植物並在本季末測量它們的響應，如產生的葉片質量。我操縱剪輯強度和剪輯時間，並跨越這兩種處理。我還包括一個控制截斷治療導致5種不同的夾治療組合。每個處理有12個植物，總共有60個植物，我在兩年的時間裏跟蹤了這些植物。也就是說，我在第1年收集了這60個工廠的測量數據，並在第2年收集了相同的工廠。 這裏是我的設計，其中在定時下的「never」和強度下的「zero」任意替換「contr
    r comparison mixed-models lsmeans 2016-08-27

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    mgcv :: gamm（）和MuMIn :: dredge（）錯誤

    我一直試圖在一個函數中使用包mgcv來適應多個GAM，並通過模型選擇過程粗略地選擇最合適的模型。但是，我的功能運行第一個模型，然後似乎不再識別輸入數據dat。 我得到的錯誤 錯誤is.data.frame（數據）：對象 '逸' 未找到。 我覺得這是一個範圍的問題，我看here，並here尋求幫助，但不能弄明白。 代碼和數據如下（希望再現的）： https://github.com/cwaldock
    r regression mixed-models gam mgcv 2016-08-02
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