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我在 nlme 中运行一个非线性混合模型，并且在计算三个参数的标准误差时遇到了麻烦。我们在这里有我们的最终模型：

shortG.nlme9 <- update(shortG.nlme6,
                   fixed = Asym + xmid + scal ~ Treatment * Breed + Environment,
                   start = c(shortFix6[1:16], rep(0,2),
                             shortFix6[17:32], rep(0,2),
                             shortFix6[33:48], rep(0,2)),
                   control = nlmeControl(pnlsTol = 0.02, msVerbose = TRUE))

当我们将其插入摘要语句时，我们可以得到每个治疗、品种、治疗*品种相互作用和环境的标准误差。但是，我们正在考虑为特定组合（治疗1/品种1、治疗2/品种1、治疗3/品种1等）制作生长曲线，因此我们需要结合参数值的治疗效果、品种和环境，并在逻辑上结合他们的标准错误来获得完整参数的 SE。要做到这一点，有没有办法让 R 自己提出完整的 SE，或者有没有简单的方法让 R 给我们一个协变量矩阵，以便我们可以手动计算值？当我们通过简单地插入来查看基本统计数据时summary(shortG.nlme9)声明，我们会自动得到一个相关矩阵，那么我们可以为协变量矩阵写一些东西吗？

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