问题标签 [lsmeans]
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r - 在 nlme 或 lme4 中获得固定效应的广义最小二乘均值
最小二乘均值及其aov对象的标准误差可以通过model.tables函数获得：
nlme我想知道如何从或lme4对象的标准误差中获得广义最小二乘均值：
任何评论和提示将不胜感激。谢谢
r - multcomp Tukey-Kramer
我有一个不平衡的实验，我们在三个地点（L、M、H）测量met四种不同植被类型（a、b、c、d）的参数（ ）。所有三个地点都存在所有植被类型。植被类型在 L 和 M 处重复 4 次，在 H 处重复 8 次。
因此，简单的 anova 和 TukeyHSD 将不起作用。包 Agricolae ( HSD.test) 和 DTK ( DTK.test) 仅适用于单向设计，然后是 multcomp...mcp函数中的 Tukey 测试是否计算 Tukey-Kramer 对比，还是给出常规的 Tukey 对比？我认为第一个是这种情况，因为该软件包旨在测试不平衡设计的多重比较，但我不确定，因为两种方法产生的 p 值实际上是相同的。那么什么测试是合适的呢？
此外，是否有更合适的方法来为不平衡的数据集进行这种双向方差分析？
r - 从 R 中的 lsmeans 包中提取 lsmobj 的元素
我想知道如何lsmobj从lsmeans包中获取元素R。
我想要 Fiber.lsm 的提取lsmeans和SE列。
r - 我无法在 glmer 中获得 lsmeans 输出
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
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。
r - R lsmeans 调整多重比较
我使用 lme4 在 R 中运行混合效果逻辑回归（通过调用 glmer），现在我正在尝试进行事后比较。因为它们是成对的，所以 Tukey 应该没问题，但我想手动调整应该进行多少次测试 - 现在它是为 12 次测试进行的，但我只对 6 次比较感兴趣。
到目前为止，我的代码看起来像这样
不知何故，我可能需要使用以下内容，但我不确定如何。
有人可以帮忙吗？谢谢！劳拉
r - 如何获得 lsmeans() 与自定义 vcov 的成对对比？
我想使用 对调整后的均值进行成对比较lsmeans()，同时提供稳健的系数协方差矩阵（例如vcovHC）。通常回归模型上的函数提供一个vcov参数，但我似乎无法在lsmeans包中找到任何这样的参数。
考虑这个最初来自 CAR 的虚拟示例：
如您所见，lsmeans()使用默认的方差-协方差矩阵估计 p 值。
如何使用vcovHAC方差估计获得成对对比？
r - R lsmeans() 函数中的错误：format.default(nm[j], width = nchar(m[1, j]), just = "left") 中的错误
"post"我试图找到by的最小二乘均值"group"。"group"的值为"TEST"或"CONTROL"。
但我收到了这个错误，不明白为什么：
format.default(nm[j], width = nchar(m[1, j]), just = "left") 错误：
传递给 .Internal(nchar) 的 4 个参数需要 3 个
任何想法？
r - 绘制因子水平组的最小二乘均值
我正在寻找一种简单的方法来提取（和绘制）一个因子的指定水平组合的最小二乘均值，对于另一个因子的每个水平。
示例数据：
为因素“时间”设置自定义对比：
拟合模型并计算最小二乘意味着：
绘图：
现在，第二个情节有我想要的组合，但它显示了组合手段之间的差异，而不是手段本身。
我可以自己从中获取个人值tissue.lsm$lsmeans并计算组合平均值，但我有一种烦人的感觉，即有一种我看不到的更简单的方法。lsmobj毕竟，所有数据都应该在.
我期待听到您的意见或建议。谢谢！
r - 如何显示均值 +/- SE？
我想用数字显示平均值和标准误差，以每个条形顶部的平均值 +/- SE 的形式。请帮忙！谢谢你。[![在此处输入图像描述][1]][1]
这是我使用但没有给出我需要的代码。
这是数据
r - 使用 R 估计大型数据集上线性混合模型对比的自由度
我有一个大型数据集，我一直在使用线性混合模型（约 600000 个观察值）进行分析。通常，我估计最小二乘均值并使用 lsmeans 包中的lsmeans进行成对对比。我还使用自由度的估计值来测试每个对比的显着性，使用t统计量，因为很多时候我的数字实际上非常低。但是，我不能在我的数据集上应用lsmeans。下面我展示了一个示例，其中我模拟了不同大小的数据集。
我也尝试过lmerTest包并使用了 difflsmeans函数，它也崩溃了。我可以使用一般线性假设检验（来自multcomp包的glht ）获得平均估计值，但此过程不会估计特定对比的自由度。您是否知道适用于大型数据集的这些程序的替代方法？
非常非常感谢你。