mixed-models

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    在confint選項中使用配置文件和啓動方法，使用glmer模型

    我使用glmer和高斯錯誤模型的logit鏈接。 當我嘗試獲得置信區間，即使用配置文件或與confint選項的引導方法，我得到一個錯誤使用的配置文件的可能性，並與引導： > Profile: Computing profile confidence intervals ... Error in > names(opt) <- profnames(fm, signames) : 'names' a
    r lme4 mixed-models 2016-05-26

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    錯誤：（maxstephalfit）當嘗試運行具有用戶定義的鏈接功能的二項式GLMER時，PIRLS分半階段無法減少pwrssUpdate中的偏差

    此處相對較新的R用戶嘗試運行GLMER以實現鳥巢成功，二項式響應變量（成功= 1，失敗= 0）。我使用Ben Bolker的代碼來獲得用戶定義的鏈接功能，獲得here。 這裏是全碼： NestSuccessExposure<-read.csv("NestSuccessExposure.csv") NestSuccessExposure<-na.omit(NestSuccessExposure)
    r lme4 mixed-models 2016-05-30

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    如何在nlme與lme4中指定不同的隨機效果？

    我想在模型中使用nlme::lme（底部的數據）指定不同的隨機效果。隨機效應是：1）intercept和position在subject之間變化; 2）intercept因comparison而異。這是一個簡單的使用lme4::lmer： lmer(rating ~ 1 + position + (1 + position | subject) + (1 | compariso
    r lme4 mixed-models nlme 2016-04-15

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    glmmADMB中的新bug？ VarCorr無法找到rdig

    我認爲這是一個新引入的bug。至少，它竊聽了以前的工作代碼。 library(glmmADMB) epil2$subject <- factor(epil2$subject) fm <- glmmadmb(y~Base*trt+Age+Visit+(Visit|subject), data=epil2, family="nbinom") VarCorr(fm) 產生以下錯誤
    r mixed-models 2016-03-03

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    glmmLasso警告信息

    我試圖運行glmmLasso估計與命令混合模式： glm1_final <- glmmLasso(Activity~Novelty + Valence + ROI, rnd = list(Subject=~1), data = KNov, lambda=lambda[opt],switch.NR=F,final.re=TRUE) 此代碼基本上是從demo("glmmLasso-soccer"
    r mixed-models 2016-06-19

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    使用nlme從混合效果模型的輸出中提取元素

    我試圖從由混合效果模型的概要調用創建的對象中包含的隨機效果表中提取單個元素。具體而言，我想提取每個2級隨機效果。 玩具數據： set.seed(1234) score <- c(rnorm(8, 20, 3), rnorm(8, 35, 5)) rep <- rep(c(0,1,2,3), each = 8) group <- rep(0:1, times = 16) id <- fact
    r mixed-models nlme 2016-05-02

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    提取數據幀中的固定效應和隨機效應

    我正在使用lme4包來運行混合模型。我想將固定效果結果和隨機效果結果提取到單獨的數據集中，以便我們可以將其用於進一步分析。但不幸的是我不能。 E.g. mixed_result<- lmer(Reaction ~ Days + (1|Subject), data = sleepstudy) 我嘗試使用以下的方法來提取固定效果和隨機效應：分別 fixEffect<-fixef(mixed_res
    r mixed-models 2016-03-21

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    如何使用broom :: tidy（）從由lme4 :: lmer（）創建的線性混合效果模型計算p值？

    我使用lme4軟件包中的lmer()函數構建了一個混合效果模型。 lme4軟件包由於某些良好的哲學原因而不輸出係數的p值。但是，我仍然需要在我的出版物中報告p值。我知道有多種方法可以使用由lmer()創建的模型來計算p值，例如， here。 我的問題是：我想使用broom包中的tidy()函數提取p值。在這裏，我真的要與tidy()堅持，因爲我想維護以下管道： data_frame %>% gro
    r lme4 mixed-models p-value broom 2016-05-12

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    glmer參考結果字符串

    我使用lme4中的函數glmer運行多級邏輯迴歸。我的二項結果（或響應）變量編碼爲c和g。 我的問題是：我怎麼知道結果變量的哪個級別作爲參考結果？ 它似乎默認的引用是第一個字母（所以c在我的情況），這是真的嗎？ 我使用的levels和relevel功能後猜測這： levels(data$Outcome) # [1] "c" "g" test <- relevel(data$Outcome,
    r logistic-regression lme4 mixed-models 2016-03-28

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    lmer從anova獲取p值

    lmerTest被設計爲允許使用Satterthwaite分母自由度（ddf）估計從lmer混合模型分析估計p-values的包裝。但lmerTest現在似乎被打破。它現在返回一條消息，指出存在內部計算錯誤，並只返回lmer結果（沒有p-values）。我可以用summary（）函數計算p-values，使用Dan Mirman的優秀代碼計算Kenward-Rogers估計的ddf。但是我找不到相
    anova mixed-models p-value 2016-07-11
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