«lme4-nlme» 태그된 질문

lme4 및 nlme는 선형, 일반화 선형 및 비선형 혼합 효과 모델을 피팅하는 데 사용되는 R 패키지입니다. 혼합 모델에 대한 일반적인 질문은 [mixed-model] 태그를 사용하십시오.

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2 개의 개체-내 요인에 대해 R에서 lme / lmer로 반복 측정 ANOVA
반복 측정 ANOVA에 대한 결과를 복제하기 lme위해 nlme패키지 를 사용하려고합니다 aov. 단일 요인 반복 측정 실험과 대상 간 요인 하나와 대상 내 요인 하나를 사용하는 2 요인 실험에 대해이 작업을 수행했지만 2 요인 실험을 수행하는 데 어려움을 겪고 있습니다. -인자를 고려한다. 아래에 예가 나와 있습니다. A및 B고정 효과 계수이고 subject랜덤 …

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lme4 (> 1.0)가 장착 된 이항 GLMM의 적합성을 평가하는 방법은 무엇입니까?
나는 이항 분포와 로짓 링크 함수를 가진 GLMM을 가지고 있으며 데이터의 중요한 측면이 모델에 잘 표현되지 않았다고 생각합니다. 이것을 테스트하기 위해 데이터가 로짓 스케일의 선형 함수에 의해 잘 설명되어 있는지 여부를 알고 싶습니다. 따라서 잔차가 제대로 작동하는지 알고 싶습니다. 그러나 어떤 잔차 플롯을 플롯하고 플롯을 해석하는 방법을 알 수 없습니다. …


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lmer의 분산 공분산 행렬
혼합 모델의 장점 중 하나는 데이터에 대해 분산 공분산 행렬을 지정할 수 있다는 것입니다 (복합 대칭, 자기 회귀, 비 구조적 등). 그러나 lmerR의 함수는이 행렬을 쉽게 지정할 수 없습니다. 누구든지 lmer기본적으로 어떤 구조를 사용하고 왜 쉽게 지정할 수 없는지 알고 있습니까?

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그룹이 혼합 모형에서 랜덤 대 고정으로 취급 될 때 기울기 추정치에 큰 불일치
일부 모델 매개 변수가 일부 그룹화 요인에 따라 무작위로 변한다고 생각할 때 임의 효과 (또는 혼합 효과) 모델을 사용한다는 것을 알고 있습니다. 응답이 정규화되고 그룹화 요소 전체에서 중심이 (완벽하지는 않지만 꽤 가깝습니다) 모델을 맞추고 싶지만 독립 변수 x는 어떤 식으로도 조정되지 않았습니다. 이로 인해 다음과 같은 테스트 ( 제조 된 …

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REML 또는 ML 두 가지 혼합 효과 모델을 다른 고정 효과와 비교하지만 동일한 임의 효과를 비교합니까?
배경 : 참고 : 내 데이터 세트와 r 코드는 텍스트 아래에 포함됩니다. R의 lme4 패키지를 사용하여 생성 된 두 가지 혼합 효과 모델을 비교하기 위해 AIC를 사용하고 싶습니다. 각 모델에는 하나의 고정 효과와 하나의 임의 효과가 있습니다. 고정 효과는 모델마다 다르지만 임의 효과는 모델간에 동일하게 유지됩니다. REML = T를 사용하면 …

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lmer 모델에서 사후 테스트를 수행하는 방법은 무엇입니까?
이것은 내 데이터 프레임입니다. Group <- c("G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3") Subject <- c("S1","S2","S3","S4","S5","S6","S7","S8","S9","S10","S11","S12","S13","S14","S15","S1","S2","S3","S4","S5","S6","S7","S8","S9","S10","S11","S12","S13","S14","S15","S1","S2","S3","S4","S5","S6","S7","S8","S9","S10","S11","S12","S13","S14","S15") Value <- c(9.832217741,13.62390117,13.19671612,14.68552076,9.26683366,11.67886655,14.65083473,12.20969772,11.58494621,13.58474896,12.49053635,10.28208078,12.21945867,12.58276212,15.42648969,9.466436017,11.46582655,10.78725485,10.66159358,10.86701127,12.97863424,12.85276916,8.672953949,10.44587257,13.62135205,13.64038394,12.45778874,8.655142642,10.65925259,13.18336949,11.96595556,13.5552118,11.8337142,14.01763101,11.37502161,14.14801305,13.21640866,9.141392359,11.65848845,14.20350364,14.1829714,11.26202565,11.98431285,13.77216009,11.57303893) data <- data.frame(Group, Subject, Value) 그런 다음 선형 혼합 효과 모델을 실행하여 "값"에 대한 3 개의 그룹 차이를 비교합니다. 여기서 "제목"은 임의의 요소입니다. library(lme4) library(lmerTest) model <- lmer (Value~Group + (1|Subject), data = data) summary(model) 결과는 다음과 …
18 r  lme4-nlme  post-hoc 

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반복 측정을위한 불균형 혼합 효과 ANOVA
수술 중 두 가지 치료법으로 치료받은 환자의 데이터가 있습니다. 심박수에 미치는 영향을 분석해야합니다. 심박수 측정은 15 분마다 수행됩니다. 수술 길이가 환자마다 다를 수 있다고 가정하면, 각 환자는 7 내지 10의 심박수 측정을 가질 수있다. 따라서 불균형 설계를 사용해야합니다. R을 사용하여 분석을 수행하고 있으며 혼합 효과 분산 분석을 반복적으로 측정하기 위해 …

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R에서 혼합 모형 공식의 랜덤 효과에 대한 (1 | id)와 같은 Wilkinson 스타일 표기법의 원점
R의 모형 공식 ( 예 : y ~ x + a*b + c:d 소위 기반으로 윌킨슨 표기 : 윌킨슨과 로저스 1973, 분산 분석을위한 요인 모델의 기호 설명 . 이 백서는 혼합 모델에 대한 표기법에 대해서는 다루지 않았습니다 (이전에는 존재하지 않았을 수도 있음). 그래서 lme4R 에서 혼합 된 모델 공식 과 …

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glmer에서 수렴 경고의 의미
내가 사용하고 glmer으로부터 기능을 lme4R의 패키지, 그리고 내가 사용하고 bobyqa최적화 (내 경우에는 기본 즉). 경고 메시지가 표시되며 그 의미가 무엇인지 궁금합니다. Warning message: In optwrap(optimizer, devfun, start, rho$lower, control = control, : convergence code 3 from bobyqa: bobyqa -- a trust region step failed to reduce q "신뢰 영역 단계에서 …

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lmer () 모델에서 랜덤 효과의 분산 이해
lmer()모델 의 출력을 이해하는 데 문제가 있습니다. 다양한 상태 차단 / 상태 랜덤 효과가있는 결과 변수 (지원)의 간단한 모델입니다. mlm1 <- lmer(Support ~ (1 | State)) 결과 summary(mlm1)는 다음 과 같습니다. Linear mixed model fit by REML Formula: Support ~ (1 | State) AIC BIC logLik deviance REMLdev 12088 12107 …

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glmm에서 R 구조 G 구조 란 무엇입니까?
MCMCglmm최근 에 패키지를 사용하고 있습니다. 설명서에서 R 구조 및 G 구조라고하는 것에 혼동됩니다. 이는 임의의 영향과 관련이있는 것 같습니다. 특히 이전 분포에 대한 모수를 지정하지만 설명서의 설명은 독자가 이러한 용어가 무엇인지 알고 있다고 가정합니다. 예를 들면 다음과 같습니다. R (R- 구조) G (G- 구조) 및 B (고정 효과) : )는 …

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랜덤 효과와 함께 서수 로지스틱 회귀를 사용하는 방법은 무엇입니까?
내 연구에서는 몇 가지 메트릭으로 작업 부하를 측정 할 것입니다. 심박 변이 (HRV), 전극 활동 (EDA) 및 주관적 척도 (IWS). 정규화 후 IWS에는 세 가지 값이 있습니다. 정상보다 낮은 작업량 작업량은 평균입니다 작업량이 정상보다 높습니다. 생리적 측정이 주관적 워크로드를 얼마나 잘 예측할 수 있는지 알고 싶습니다. 따라서 비율 데이터를 사용하여 …

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혼합 모델에서 단일 맞춤 처리
모델이 있다고 가정 해 봅시다. mod <- Y ~ X*Condition + (X*Condition|subject) # Y = logit variable # X = continuous variable # Condition = values A and B, dummy coded; the design is repeated # so all participants go through both Conditions # subject = random effects for different …

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반응 변수가 0에서 1 사이 인 혼합 모델을 맞추는 방법은 무엇입니까?
내가 사용하려고 lme4::glmer()바이너리 아닌 종속 변수지만, 0과 1 사이의 연속 변수와 이항 일반화 된 혼합 모델 (GLMM)를 맞게. 이 변수를 확률로 생각할 수 있습니다. 사실 그것은 이다 사람을 대상으로하여 (실험하는 I 도움말 분석에)보고 된 확률. 즉 그건 아니 는 "이산"분수하지만, 연속 변수입니다. 내 glmer()(아래 참조) 예상대로 호출이 작동하지 않습니다. 왜? …

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