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我有R中1級和2個變量我dataframe (df)縱向數據： ID Year Gender Race MathScore DepressionScore MemoryScore 1 1999 M C 80 15 80 1 2000 M C 81 25 60 1 2001 M C 70 50 75 2 1999 F C 65 15

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如何報告nlme混合效應模型的總體結果

我想報告nlme包中的一個因子lme的結果。我想知道A對y的整體影響。要做到這一點我將與空模型的模型對比： m1 <- lme(y~A,random=~1|B/C,data=data,weights=varIdent(form = ~1|A),method="ML") m0 <- lme(y~1,random=~1|B/C,data=data,weights=varIdent(form = ~

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錯誤使用nlme;畸形因子

我正在使用nlme軟件包來學習多層次模型，並遵循教科書「Discovering Statistics Using R」的示例。 Mixed Models Code 的數據集是蜜月Period.dat，在他們的同伴網站也可下載。 Data Set - Multilevel Models require(nlme) require(reshape2) satisfactionData = read

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Wald Chi-Squared在一個混合效應模型中的兩個變量之間的測試r

我試圖完成縱向數據分析中的作業。現在的問題是比較模型中年齡的橫截面和縱向效應（基線橫截面：基底，縱向年齡：年齡變化）的差異。模型予代碼等：適合< -lme（logfev1〜baseage + agechange +高度，隨機=〜1 | ID，相關性= corAR1（形式=〜訪問| ID），logfev1）在Stata的，我們只需要如下代碼：測試baseage = agechange，那麼答

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如何將glmer（）調用轉換爲lme（）;幷包括用於隨機效應的列表（）

我以前在軟件包lme4中使用glmer（）運行混合模型分析。我現在想在包nlme中使用lme（）運行相同的分析。這是因爲隨後使用的函數需要輸出或調用lme（）混合模型。隨後使用的函數嘗試使用函數segmented.lme（）在數據中查找斷點。這個函數的代碼可以在這裏找到：https://www.researchgate.net/publication/292986444_segmented_mi

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nlme：使用CSH協方差模型擬合混合模型

我正嘗試使用nlme軟件包在R中使用重複測量（MMRM）模型擬合混合模型。數據的結構如下：每個患者屬於三個組（grp）之一，並被分配到一個治療組（trt）。患者結果（y）在6次訪問（訪問）期間測量。我想在不同訪問中使用具有異構差異的複合對稱模型（如SAS的PROC MIXED的CSH類型，https://support.sas.com/documentation/cdl/en/statug

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lme模型的用戶定義函數擬合：錯誤

我開始編寫一個函數，它可以與nlme建立線性混合模型。我遇到一個錯誤：Error in eval(expr, envir, enclos) : object 'value' not found，我認爲這是由於R不知道在哪裏找到數據幀變量（例如，value）。如果這實際上是錯誤發生的原因，那麼我如何知道value和timepoint屬於Dat中變量（在下面的可重現代碼中）的函數？ require(n

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錯誤，同時運行與NLME

我試圖運行GLS功能，但我不斷收到此錯誤信息GLS：「錯誤model.frame.default（公式=〜+變種FS，數據=列表（MINBIO15 = C（37L，：對象不是矩陣」我的數據看起來像這樣： MINBIO15 MAXBIO15 FS Achyranthes_aspera 37 117 0 Achyropsis_avicularis 28 86 0 A

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在R中指定隨機效果之間的非線性關係

我正在使用多級模型嘗試描述縱向變化中的不同模式。當隨機效應完全相關時，Dingemanse et al (2010)描述了「扇出」模式。然而，我發現當隨機效應之間的關係是非線性的但在觀察到的時間間隔內單調遞增時會出現類似的模式。在這種情況下，隨機效應並不完全相關，而是由函數描述。請參閱下面的示例以獲取此示例。這個例子仍然具有很高的截距 - 斜率相關性（> .9），但是可以得到低於.7的相關性，同

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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