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我想知道如何将多元线性混合模型与lme4. 我用以下代码拟合了单变量线性混合模型：

library(lme4)
lmer.m1 <- lmer(Y1~A*B+(1|Block)+(1|Block:A), data=Data)
summary(lmer.m1)
anova(lmer.m1)

lmer.m2 <- lmer(Y2~A*B+(1|Block)+(1|Block:A), data=Data)
summary(lmer.m2)
anova(lmer.m2)

我想知道如何将多元线性混合模型与lme4. 数据如下：

Block A B    Y1    Y2
 1    1 1 135.8 121.6
 1    1 2 149.4 142.5
 1    1 3 155.4 145.0
 1    2 1 105.9 106.6
 1    2 2 112.9 119.2
 1    2 3 121.6 126.7
 2    1 1 121.9 133.5
 2    1 2 136.5 146.1
 2    1 3 145.8 154.0
 2    2 1 102.1 116.0
 2    2 2 112.0 121.3
 2    2 3 114.6 137.3
 3    1 1 133.4 132.4
 3    1 2 139.1 141.8
 3    1 3 157.3 156.1
 3    2 1 101.2  89.0
 3    2 2 109.8 104.6
 3    2 3 111.0 107.7
 4    1 1 124.9 133.4
 4    1 2 140.3 147.7
 4    1 3 147.1 157.7
 4    2 1 110.5  99.1
 4    2 2 117.7 100.9
 4    2 3 129.5 116.2

提前感谢您的时间和合作。

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3 回答 3

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这有时可以通过简单地重新格式化您的数据在 nlme/lme4 中令人满意地伪造，例如

require(reshape)
Data = melt(data, id.vars=1:3, variable_name='Y')
Data$Y = factor(gsub('Y(.+)', '\\1', Data$Y))

> Data
  Block A B Y value
1     1 1 1 1 135.8
2     1 1 2 1 149.4
3     1 1 3 1 155.4
4     1 2 1 1 105.9
5     1 2 2 1 112.9
6     1 2 3 1 121.6
...

然后Y在线性混合模型中包含新变量。

但是，对于真正的多元广义线性混合模型 (MGLMM)，您可能需要该sabreR包或类似的包。包装中还有一整本书，Multivariate Generalized Linear Mixed Models Using R。如果您有订阅机构的代理，您甚至可以从http://www.crcnetbase.com/isbn/9781439813270免费下载。我会向您推荐任何进一步的建议，因为这是一个很丰富的话题，而且我还是个新手。

于 2011-10-27T19:17:06.923 回答
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lmer 和它的大兄弟 lme 本质上是“~的一个参数”。看一下车包；它不提供现成的重复测量支持，但您可以通过搜索 R 列表找到有关该主题的一些评论：

约翰福克斯谈汽车包装

于 2011-10-20T06:42:32.020 回答
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@John 上面的回答应该是正确的。您将一个虚拟变量（即因子变量Y）添加到模型中。在这里，您有 3 个i= 1...N用于观察、j=1,...,4块和h=1,2依赖变量的下标。但是您还需要将 1 级错误项强制为 0（或接近于零），我不确定lme4是否这样做。Ben Bolker 可能会提供更多信息。Goldstein (2011) 第 6 章和第 7 章对潜在多元模型进行了更多描述。

IE

Y_hij = \beta_{01} z_{1ij} + \beta_{02} z_{2ij} + \beta X + u_{1j} z_{1ij} + u_{2j} z_{2ij}

所以：

require(reshape2)
Data = melt(data, id.vars=1:3, variable_name='Y')
Data$Y = factor(gsub('Y(.+)', '\\1', Data$Y))

m1 <- lmer(value ~ Y + A*B + (1|Block) + (1|Block*A), data= Data)
# not sure how to set the level 1 variance to 0, @BenBolker
# also unclear to me if you're requesting Y*A*B instead of Y + A*B
于 2015-03-07T00:43:43.783 回答