问题标签 [lmer]

我正在使用 R 中的普通 LMM 运行功率分析。我有七个输入参数，其中两个我不需要测试（年数和站点数）。其他 5 个参数是截距、斜率和残差、截距和斜率的随机效应标准差。

鉴于我的响应数据（年份是模型中的唯一解释变量）绑定在 (-1, +1) 之间，截距也落在此范围内。但是，我发现如果我运行 1000 次模拟，给定截距和斜率（我将其视为 10 年内的常数），那么如果随机效应截距 SD 低于某个值，则有很多随机效应截距 SD 为零的模拟。如果我将截距 SD 膨胀，那么这似乎可以正确模拟（请参见下面我使用残差 Sd=0.25，截距 SD = 0.10 和斜率 SD = 0.05；如果我将截距 SD 增加到 0.2，这是正确模拟的；或者如果我将残差 SD 降至 0.05，方差参数被正确模拟）。

这个问题是因为我将范围强制为（-1，+1）吗？

如果有帮助，我会在下面包含我的函数的代码和模拟的处理：

功能：生成数据：

处理模拟代码：

提前感谢您提供的任何帮助。

我很困惑为什么 lmerTest 中处理步骤（模型）的结果异常。

注意：“连接”和“年龄”都已设置as.factor()

为什么它没有显示最终模型？

我有以下我想在 R 中编写的 SAS 代码。我知道 class 语句在 R 中是多余的（不是必需的）。

我尝试了下面的代码，没有运气。

适合 <- lmer( conc ~ (1 | G) + (1 | F) + (1 | K/F) + (1 | kal/G:F:K) , sample_1)

具有以下输出。我希望不要得到 kal 或 K 的值。

lmerTest 没有返回我自己模型的 p 值；所以我试图重现手册中的示例 -

但即使这样也能得到消息：

并且没有 p 值！怎么了？

提前谢谢！

在从固定项开始之前，我试图在 GLMM 中选择最佳随机效应结构。为此，我包括所有固定效应及其相互作用（超出最佳模型），然后我尝试使用随机因素的不同组合。我正在使用公式 lmer()。使用 REML 估计模型。然后我得到每个模型的 AIC() 并比较它们。

但我也想知道没有随机效应的模型的 AIC。我读到了，然后我应该使用 gls()。但我也可以使用 glm()。而且同款gls的AIC，同款glm的AIC，差别很大。

这是在 GLMM 中选择最佳随机效应结构的最佳方法吗？我可以将使用 lmer() 获得的 AIC 值与使用 gls 或 glm 获得的其他 AIC 值进行比较吗？

谢谢和最好的问候！

在 R 中使用 glmer 或混合模型时，我有一个关于警告消息的问题。当我运行这些函数时，我收到以下警告消息：

谁能告诉我是否应该忽略这个按摩？如果没有，我该怎么做才能解决它？

缺口

如果我犯了任何愚蠢的错误，我很抱歉，我对 R 很陌生。我一直在寻找我问题的答案，但还没有走得很远！

我需要报告模型中预测变量的标准化系数。我想我已经弄清楚了如何通过缩放所有变量（类型和速度是分类变量，两个级别用 1 和 -1 编码）来为我的响应时间模型做到这一点。

例如

然后询问系数：

但是，我无法弄清楚如何为我的准确性模型执行此操作。这是常规模型：

它不允许我在准确度分数上使用比例。如果我只是缩放预测变量，这不会给我正确的系数，因为我得到的值大于 1。

在此先感谢您的帮助！

劳拉

我正在尝试使用exactLRT 来查看我是否应该在我的模型中包含一个随机截距。下面是一个可重现的例子：

图书馆（lmer）

m.intercept <- lmer(Reaction ~ Days+(1|Subject), data=sleepstudy)

m0 <- lm（反应〜天，数据=睡眠研究）

精确轻轨(m=m.intercept, m0=m0)

我收到以下错误消息：“exactLRT 中的错误（m = m.intercept，m0 = m0）：模型中的多个随机效应 - exactLRT 需要 'm' 且只有一个随机效应。”

但是，据我了解，我在 m.intercept 中包含了一个随机效应（即随机截距）。

关于问题的任何想法？

如果有用：

R 版本 3.1.2 (2014-10-31) 平台：i686-pc-linux-gnu (32-bit)

语言环境：[1] LC_CTYPE=en_CA.UTF-8 LC_NUMERIC=C
LC_TIME=en_CA.UTF-8 LC_COLLATE=en_CA.UTF-8 [5] LC_MONETARY=en_CA.UTF-8 LC_MESSAGES=en_CA.UTF-8
LC_PAPER=en_CA。 UTF-8 LC_NAME=C [9] LC_ADDRESS=C LC_TELEPHONE=C
LC_MEASUREMENT=en_CA.UTF-8 LC_IDENTIFICATION=C

附加的基础包：[1] 样条线网格统计图形 grDevices 实用程序数据集方法基础

其他附加软件包：[1] RLRsim_3.0 MuMIn_1.10.0
psych_1.4.5 WriteXLS_3.5.0 reshape2_1.2.2 languageR_1.4.1 [7] e1071_1.6-3 HLMdiag_0.2.5 gdata_2.13.3 psy_1.1
car_2.0-19 ggplot2_0.9.3 .1 [13] date_1.2-34 plyr_1.8.1
Hmisc_3.14-4 Formula_1.1-1survival_2.37-7 lattice_0.20-29 [19] foreign_0.8-62 lmerTest_2.0-6 lme4_1.1- 6 Rcpp_0.11.2
矩阵_1.1-5

通过命名空间加载（未附加）：[1] bitops_1.0-6
caTools_1.17 class_7.3-11 cluster_1.15.3
colorspace_1.2-4 [6] dichromat_2.0-0 digest_0.6.4
gplots_2.13.0 gtable_0。 1.2 gtools_3.4.0 [11] KernSmooth_2.23-13 labeling_0.2 latticeExtra_0.6-24 MASS_7.3-37 minqa_1.2.3 [16] munsell_0.4.2
nlme_3.1-119 nnet_7.3-8 numDeriv_2012.9-1
pbkrtest_0 .3-8 [21] proto_0.3-10 RColorBrewer_1.0-5 RcppEigen_0.3.2.1.2 scales_0.2.3 stats4_3.1.2 [26] stringr_0.6.2 tools_3.1.2

我为新手问题道歉，但我是 lme4 的新手。我正在使用 lme4 来模拟三年内由不同类型土地利用组成的六个地点中蜂群的生存情况，并在已经使用 REML 消除了其他竞争模型之后产生了以下模型：

并产生了总结：

我现在想做的是使用这个模型来预测养蜂场在其他数量的未耕种草料的情况下的存活率。最好的方法是什么？示例代码将非常有帮助。

我有一个关于 lmerTest 的问题，用于近似线性混合模型的自由度和 p 值。

我刚刚在 R 中上过统计课来帮助我在实验室进行行为实验，所以我对此很陌生。使用 R Studio 时，我可以在安装 lmerTest 库后运行 anova()，我可以在控制台中看到结果，如下图所示：

然而，下面是我在 R Studio 中编织时在我的 PDF 上得到的读数（与 HTML 中的编织相同）。编织时没有错误，只是缺少信息：

我错过了什么吗？在尝试生成报告时，最好以 lmerTest 的形式显示生成的 ANOVA 表。

我怎样才能让它正确编织？