0

列表。

我有一个使用 lmer.test 包并调用 glmer 的广义混合模型。我可以获得一个好的模型，但是我无法获得 LSMEANS 和 Diff 均值的输出。

这就是我所拥有的

library(plyr)
library(lubridate)
library(chron)
library(reshape)
library(lattice)
library(car)
library(lmerTest)


fm17<-glmer(I(Steps+1)~Treatment + treatdate +Weight + BF+ (1|Block) +(0+treatdate|exp.unit), family=poisson)
summary(fm17,ddf="Kenward-Roger")
qqnorm(resid(fm17),main="QQ Model 17")
plot(fm17,main="Residual Model 17")
anova(fm17, ddf="Kenward-Roger")
lsmeans(fm17)
difflsmeans(fm17)

一切运行良好，直到 LSMEANS 声明

这是输出摘要(fm17,ddf="Kenward-Roger") qqnorm(resid(fm17),main="QQ Model 17") plot(fm17,main="Residual Model 17") anova(fm17, ddf="Kenward -Roger") 以上所有工作正常

lsmeans(fm17) lsmeans(fm17) 中的错误：模型不是线性混合效应模型 difflsmeans(fm17) difflsmeans(fm17) 中的错误：模型不是线性混合效应模型

任何有关如何恢复该输出的帮助将不胜感激。

4

2 回答 2

3

lsmeans包确实支持glmerMod对象，但它不支持这些模型的 Kenward-Rogers df（这些模型所依赖的 pbkrtest 包也不支持）。您想要 lsmeans 的哪些因素？您需要在通话中为他们命名。做这样的事情

detach(lmerTest)
library(lsmeans)
lsmeans(fm17, "Treatment")
pairs(.Last.value)

df 显示NA在结果中，表明使用了渐近结果（$z$ 测试和 CI）。

于 2015-02-28T03:50:50.160 回答
2

lmerTest 仅支持线性混合效果模型（lmer 对象）。您使用的 anova 方法实际上来自 lme4 包，这就是您没有收到错误的原因 - 模型 fm17 属于 glmerMod 类。在 lmerTest 中，仅重新指定了 lmer 对象的 anova。您使用的 lsmeans 和 difflsmeans 函数来自 lmerTest 包，因此会给您一个错误，指出您的模型不是 lmer 对象。

于 2015-02-26T21:53:44.493 回答