问题标签 [lme4]

我在 R 中使用 glmulti 进行模型平均。我的模型中有大约 10 个变量，使得详尽的筛选不切实际 - 因此我需要使用遗传算法 (GA)（调用：method = "g"）。

我需要包含随机效果，所以我使用 glmulti 作为 lme4 的包装器。此处提供了执行此操作的方法http://www.inside-r.org/packages/cran/glmulti/docs/glmulti并且 glmulti 包中还包含一个 pdf，其中包含更详细的信息。问题是当告诉 glmulti 在此设置中使用 GA 时，它会无限期地运行，即使在找到最佳模型之后也是如此。

这是从 glmulti 包中包含的 pdf 中获取的示例：

这工作正常。问题是当我告诉它使用遗传算法时：

它只是无限期地运行，AIC 不会改变：

我尝试使用告诉 glmulti 何时停止的调用（deltaB = 0，deltaM = 0.01，conseq = 6），但似乎没有任何效果。我认为问题必须在于设置功能（？）。这可能是非常明显的事情，但是我是 R 新手，我无法解决。

对此的任何帮助将不胜感激。

我正在尝试使用lmer(). 下面的三个模型都试图实现相同的目标——一个简单的固定效应模型——所以两个肯定是错的。

在模型中，shoppers是商业中心的消费者支出数据。有一个一般的平方反比距离关系描述了消费者是如何从中心分布的。这反映在一个gravity模型中，该矩阵将较近的区域加权高于较远的区域，以模拟距离的影响。 Population还给出了住宅区的大小。我认为这r3应该是正确的格式，但它产生的 AIC 分数高于r2. 知道为什么会这样，哪个是正确的？

提前谢谢了！

我是一个 ez 包新手，我一直在尝试使用 ezMixed 运行混合效应 anova，因为我的重复测量数据不平衡，并且某些重复观察的数据丢失了一些。我的响应变量“计数”是计数数据的平均值，不遵循泊松分布。首先，我不确定我是否使用 ezMixed 正确指定了我的模型。使用 lme()，我的模型看起来像这样：

我的重复测量（在因子内）是嵌套在我的随机因子 siteID 中的 timepointID。我有兴趣测试分组变量“MPA”（效果之间）的主要效果以及重复测量“时间点 ID”的效果以及它们的相互作用。我知道如果我的设计是平衡的，我可以使用 ezAnova 并指定 wid=.siteID 和 within=.timepoint ID，但我不知道如何在 ezMixed 中翻译它。我的尝试如下，但它看起来像 siteID 和 timepointID 交叉：

我怎样才能解决这个问题？

此外， print(er$summary) 命令给了我以下结果：

所以我理解这里证据强度最大的主要影响是'timepointID'，而两者的相互作用显示证据强度很小。

我尝试使用 ezPredict 和 ezPlot2 生成和绘制预测，如下所示：

这给了我以下错误消息：

我一直在谷歌上搜索它，但我似乎无法找到帮助我修复它的提示......

感谢您的帮助；0

我试图用大量预测变量拟合模型，这样在模型公式中列举它们会很乏味。使用 lm() 很简单：

由于我有大量的预测变量（超过本发明示例中的 26 个），我不想像第一个示例（someDV ~ A + B + C + D...）中那样单独列出它们，我可以通过仅包括预测变量来避免这种情况as.matrix。

但是，我想拟合一个混合效果模型，如下所示：

除了我想包含大量随机效应项。而不是必须键入(1 | A) ... (1 | ZZZ)，我想以类似于olsModel2上面使用的矩阵方法的方式包含每个预测变量。显然，以下内容不起作用：

您对如何使用 lmer() 最好地复制随机效应的矩阵预测器方法有什么建议吗？我非常愿意考虑“实用”的解决方案（即黑客），只要它们是“程序化的”并且不需要我复制和粘贴等。

在此先感谢您的时间。

我想对生物数据随时间的治疗效果进行建模，lmer()以考虑个体效果。通常使用的过程是通过逐步删除固定效应和交互项来构建多个模型，然后在anova(model1,model2)发现不显着差异时使用并保留最简约的模型找到最佳模型。但是，我在summary(model1)和的输出之间发现了不同的模型适应度值（AIC、BIC ..） anova (model1,model2)。这是代码：

比较输出时，两个模型之间有 14 个 AIC 单位差异，summary()但在anova(). 这种差异从何而来？提前致谢。

我想对我的数据进行分段增长回归，基于 Raudenbush/Bryk(1992/2002)，分层线性模型，p178 - 179。

我将不得不应用一个多层次模型来做到这一点。

我是我需要使用的 lme4-package。

我的数据包含每个 ID 一段时间内的销售收入。我有两个断点：sales>10 和 sales>25。我想分析断点前后的销售额增长情况。

每个ID都有两个变量：var1：123455555555（当销售额超过10（断点1）时，变量保持不变）var2：000000006789（当销售额超过25（断点2）时，变量在增加，在25之前是0)

我的多级模型具有以下形式：

Y= b0i + b1i*a1ti + b2i*a2ti + eti

（对不起，我不允许发布图片和公式：（）

a1ti 和 a2ti 是我指定片段的编码变量（var1 和 var2）。

第 1 级：每个人的重复观察
第 2 级：受试者之间的水平

也许有人可以解释一下我必须在我的 lmer()-Code 中指定级别 1 和级别 2 的位置以及我将如何获得我的两个部分的两个斜率？我是否必须在括号之间添加规格为 O + ... 或 1 + ... 才能仅获得截距等？

我想我的代码看起来像这样：

或这个：

谢谢！

最好的祝福亚历克萨

qqmath 函数使用 lmer 包的输出制作了很棒的随机效应毛毛虫图。也就是说，qqmath 非常擅长绘制分层模型的截距及其在点估计周围的误差。下面是使用 lme4 包中名为 Dyestuff 的内置数据的 lmer 和 qqmath 函数的示例。该代码将使用 ggmath 函数生成层次模型和漂亮的绘图。

最后一行代码生成了一个非常漂亮的每个截距图，每个估计值都有误差。但是格式化qqmath函数似乎很困难，我一直在努力格式化绘图。我提出了一些我无法回答的问题，我认为其他人如果使用 lmer/qqmath 组合也可以从中受益：

1. 有没有办法使用上面的 qqmath 函数并添加一些选项，例如使某些点为空与填充，或者不同的点使用不同的颜色？例如，您能否将 Batch 变量的 A、B 和 C 点填满，但其余点为空？
2. 是否可以为每个点添加轴标签（例如，可能沿着顶部或右侧 y 轴）？
3. 我的数据有接近 45 个截距，所以可以在标签之间添加间距，这样它们就不会相互碰撞？主要是，我对区分/标记图表上的点感兴趣，这在 ggmath 函数中似乎很麻烦/不可能。

到目前为止，在 qqmath 函数中添加任何附加选项都会产生错误，如果它是标准图，我不会得到错误，所以我很茫然。

另外，如果您觉得有一个更好的包/功能可以从 lmer 输出中绘制截距，我很想听听！（例如，你能用 dotplot 做第 1-3 点吗？）

编辑：如果可以合理格式化，我也愿意接受替代点图。我只是喜欢 ggmath 情节的外观，所以我从一个关于它的问题开始。

我正在R使用一个名为lme4.

执行模型：

让我在控制台中输出，如帖子末尾所示。我想复制这个看起来像表格的东西，以便 Excel 或最终单词，识别单独的列和行。Ctrl-C/Ctrl-V to excel 确实可以识别行，但不能识别列。

使用write.csv(lmer.rasch)给出错误：

as.data.frame.default(x[[i]], optional = TRUE) 中的错误：无法将类 'structure("mer", package = "lme4")' 强制转换为 data.frame

这是包内的问题，还是我错误地使用 write 函数的一般问题，或者 R 实际上没有将此输出分成列？

我正在尝试编写一个函数来收集我在脚本中经常使用的一些调用我
在示例中使用 lme4 包的 sleepstudy 数据
这是我开始使用的函数的（简化版本）：

当我像下面这样调用这个函数时：

输出的前三行如下所示：

如果我在控制台中调用了 trimModel1 函数的命令，模型摘要的前三行如下所示：

区别是一个问题，因为使用 lme4 包的几个包都使用了公式和数据字段。例如，效果包使用这些字段，当我使用上面的 trimModel1 函数时，下面的命令将不起作用：

我在 stackoverflow 和 R 讨论组上四处寻找解决方案，发现您可以更改模型的公式字段。如果取消注释lm@call$formula<-frmtrimModel1 函数中的行，摘要中的公式字段将正确显示。不幸的是，当我现在从效果包中运行一个函数时，我仍然收到错误：

这是因为数据字段仍然不正确。
我发现的另一个可能的解决方案是这个函数：

当我现在在控制台中键入以下命令时，我没有收到任何错误：

allEffects 函数有效，但现在的问题是 fm2 模型的摘要显示原始 sleepstudy 数据。这对于 sleepstudy 数据不是什么大问题，但是对于非常大的数据集，有时 Rstudio 在显示模型时会崩溃。
有谁知道如何使这些功能中的一个（或两个）正常工作？
我想我必须更改 fm1@call$data 字段，但我不知道如何。

大家好，

当“lme4”中的“lmer”函数运行时，它会生成一个带有很多插槽的 S4 对象。我对这些插槽之一感兴趣，即模型@X，以及如何产生这个“X”插槽输出。我想尝试为我正在使用的不同模型函数（glmmPQL）重现这个输出，它不会自动产生这个'X'输出（仅供参考'lmer'产生一个'mer'类的对象，插槽'X'是一个模型固定效应的矩阵）。下面的代码显示了我在说什么。

我想弄清楚这个'X'数据是如何产生的？我通过在没有'()'的终端中编写'lmer'的代码来查看它，但我在那里找不到任何东西。我也试过 showMethod('lmer') 但它说 function 'lmer': 。

只是想知道是否有办法获取“X”插槽具体在做什么（或 S4 对象中的任何插槽）的源代码？或者有谁知道如何重现这个？非常感谢您的帮助和时间。