问题标签 [mixed-models]
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r - nlme 的两个随机项
我正在使用nlmeR 中的包执行混合模型。我的情况是：混合模型是：
哪里Animal是随机效应。但是，如果我这样写模型，我只能获得随机截距和斜率DFC(by Animal)，而不能获得DFC2. 我也想有随机斜率（by Animal）DFC2！请你帮助我好吗？
非常感谢，
r - 与 nlme 的成对比较
我在 R 中运行带有 nlme 包的混合效应模型。我的数据包括 82 只动物（重复），这 82 只动物按 3 个品种分组（定义为分类变量），我的连续变量是时间平方，响应是 MY . 混合模型的形式为：
得到的结果如下：
从这些结果中我了解到，该模型将品种 2 和 3 的截距和斜率与品种 1 进行了比较。品种 2 和品种 2 之间没有比较？无论如何要指定这个吗？
我希望得到你的建议！谢谢
r - 如何在 lme 中考虑随机效应的因子特定方差
我假设我的混合效应模型中的随机效应方差对于不同水平的固定因子会有所不同BTyp。
这是我的模型
我设法Btyp使用函数合并了随机效应的特定方差lmer，但是这个函数不允许考虑组内误差的方差异质性（在我的情况下最好考虑）。我的问题是如何使用函数为随机效应合并“Btyp”特定的方差lme？
下面你可以看到它是如何与lmer函数一起工作的。
Pind, Bind,Tind是不同水平的指标变量BTyp。
r - 在 R 包 lcmm 中获取类成员资格输出
我正在学习 lcmm 包。我运行了以下代码并获得了非常适合三个潜在类的效果：
现在我想知道我的哪些科目包含在哪个潜在课程中。R 文档暗示能够使用 pred 和 predRE 访问此信息，但我不知道如何调用该信息。有人可以快速帮助我吗？或者这甚至有意义吗？
谢谢！
r - 添加拟合混合模型时，Shiny App 无法正常运行
我正在尝试使用线性混合模型编写一个闪亮的应用程序。在应用程序中，我想根据用户的输入计算 MM 的残差以用于以后的绘图。像这样的东西：
从 Shiny 外部运行它时，我没有问题。
我可以提供完整的代码，但一切正常，除非我添加混合模型的拟合（library(nlme)正在调用global.r）
有什么问题？
r - 如何在线性混合模型中找到 F 和 p 值
我对 R 还不是很熟悉，我想用lmer函数构建混合效果的线性模型。
我们有 3 个自变量，每次有 2 种模态：
- 组（G3 和 G5）
- 频率（低频和高频）
- 条件（NR 和 PH）
和一个因变量：
- 反应时间 (RT)。
这是我的数据样本，数据提取manipfreq：
我特别感兴趣的是：
- 主要影响：“组”、“频率”、“条件”
- 两种交互方式：“条件*组”和“条件*频率”</li>
- 三向交互：“组*频率*条件”</li>
以及仅在 NR 条件下的双向交互“组*频率”
我编写了一个模型，该模型考虑了我的 IV 和与我的主题和项目相关的截距和斜率之间的相互作用。
这是我的模型（如果我错了，请纠正我）：
我需要找到 F 和 p 值。
我会很感激你的帮助。
r - 在 R 中最大化 GLMM 似然
是否有类似于 SAS PROC NLMIXED 的 R 函数/包？我想指定一个似然函数（包括随机效应，假设的 MVN）并通过高斯正交或 AGQ 方法最大化这个近似的可能性。
我的最终目标是随机效应 beta 回归模型（带有分散子模型）。目前我认为这个功能不存在于包中或betareg通过? familyglmer lme4
下面是我的 SAS PROC NLMIXED 代码：
如何使用 R 优化器（如nlminbor ）处理随机效应（正交） optim？或者是否有一些其他的 R 函数组合更适合最大化 R 中相当普遍的 GLMM 似然性？
r - 多项式混合 logit 模型 mlogit r-package
我发现了多项式 logit 模型的mlogit-包，以搜索估计多项式混合 logit 模型。在阅读了优秀的小插图后，我发现我无法将我的数据应用于任何描述的示例。
我现在写信希望对我的问题有所帮助，并创建了一个最小的例子来说明我的情况。
问题如下：某处有辅音“Q”的单词。现在进行了一项实验，这些人的任务是听这些单词并说出他们是否听到了 Q、U 或其他辅音。这必须根据音节位置或真实/非真实单词等因素进行建模。
在最小的例子中，我用音节位置创建了 4 个人和他们的答案。
据我所知nnet的multinom功能不包括混合模型。
首先，我使用mlogit.data-function 来重塑文件。在与一位同事讨论后，我们得出的结论是没有替代的具体变量。
不，我不知道该怎么做，所以我在这里寻求帮助。但我相信这种问题可以解决，mlogit我只是还没有看到；）
r - 在 R 包 lme4 中使用 glmer 的多元线性混合模型 - 更新之间的错误不一致
我正在尝试运行多元线性混合模型，并且需要使用远程工作站来减少计算时间。
当我在我的个人计算机（R 版本 2.15.1、lme4 版本 0.999999-0、64 位 Unix）上从 lme4 运行 glmer() 时，我的模型运行正常。
当我切换到删除工作站（R 版本 3.0.2、lme4 版本 1.0-6、64 位 Linux）时，我的模型无法运行，并且收到错误和警告消息：
有趣的是，如果我对任一因变量运行 lmer()，模型将运行而不会出现错误或警告。
这是示例代码：
这是我个人电脑的输出：
以下是使用较新版本 lme4 的远程工作站的输出：
我想知道模型是否形成不正确，或者一个版本的 lme4 是否存在并发症。非常感谢任何想法或建议。谢谢！！
r - 泊松模型的 glmer 和 difflsmeans 之间的差异
我无法理解 glmer 与泊松模型和 difflsmeans 之间结果的一些差异。这两个函数都来自 lmerTest 包。基本上，glmer 告诉我这两个系数在 p < 0.05 时很重要，但是当我使用 difflsmeans 时，它会给出不同的结果。我正在使用泊松链接和偏移量来模拟计数数据，并包括治疗的固定效应和批次实验的随机效应。
在其他使用高斯链接的分析中，lmer 和 difflsmeans 都给出了相同的结果。
将 difflsmeans 用于具有泊松链接的混合模型是否有效？
还有其他方法可以检查系数的重要性吗？（我知道这已经被问过，但我的意思是在这个分析的背景下）
提前致谢