问题标签 [mixed-models]

我已经在 R 中安装了 mixdist 包来组合发行版。具体来说，我正在使用该mix()功能。请参阅文档。 基本上，我得到

Error in nlm(mixlike, lmixdat = mixdat, lmixpar = fitpar, ldist = dist, : missing value in parameter

我用谷歌搜索了错误消息，但没有弹出有用的结果。

我的第一个参数mix()是一个名为 data.df 的数据框。它的格式与内置数据集 pike65 完全相同。我也做了data.df <- as.mixdata(data.df)。

我的第二个论点有两行。它是一个名为 datapar 的数据帧，其格式与 pikepar 完全相同。我的pi值是 0.5 和 0.5。我的mu值是 250 和 463（基于我的数据集）。我的sigma值是 0.5 和 1。

我的电话mix()看起来像：
fitdata <- mix(data.df, datapar, "norm", constr = mixconstr(consigma="CCV"), emsteps = 3, print.level = 2)

打印显示我的pi值在第一次迭代后从 0.5 变为 NaN，并且我的梯度变为 0。

我将不胜感激在解决此错误方面的任何帮助。

谢谢，
你

我正在尝试设置 GLMM，但在用glmer. 我的数据具有以下结构：

where visitis nested within year, which is nested withinsite（即每年最多可能有 5 次访问，其中每个站点最多可能有 10 年的数据）。

我对yearon的影响感兴趣y，同时也希望将site其视为随机效应（即截距和斜率 [over year] 因站点而异）。

我使用了以下命令：

我是否正确表达了模型？

我正在尝试使用 lme4 包中的 glmer 函数来拟合逻辑随机截距模型。不幸的是，我收到以下警告消息和明显错误的结果（对于系数）。

做了一些研究，我发现 glmer 产生 merMod 对象。依靠这个： http: //jaredknowles.com/journal/2014/5/17/mixed-effects-tutorial-2-fun-with-mermod-objects 并复制“探索merMod对象的内部”部分我有就我的模型而言，以下结果：

这显然不同于

如教程所示。

我的问题为什么我的对象不是 merMod 类？上述警告是否与此有关，我该如何解决？

这是我用来创建数据框和运行模型的代码

会话信息

e: [1] LC_COLLATE=English_United States.1252 LC_CTYPE=English_United States.1252
[3] LC_MONETARY=English_United States.1252 LC_NUMERIC=C
[5] LC_TIME=English_United States.1252

附加的基础包：[1] stats graphics grDevices utils datasets methods base

其他附加软件包：[1] glmmML_1.0 nlme_3.1-111 MASS_7.3-29 lme4_1.1-6 Rcpp_0.11.1 Matrix_1.1-3 MuMIn_1.10.0 [8] gee_4.13-18 geepack_1.1-6

通过命名空间加载（未附加）：[1] grid_3.0.2 lattice_0.20-29 minqa_1.2.3 RcppEigen_0.3.2.1.1 splines_3.0.2
[6] tools_3.0.2

包裹信息

我已经成功地用 nlme 包的 nlme() 函数拟合了一个非线性混合模型，但是在尝试通过包含权重参数来改进所述模型时，除了我无法解释的错误之外，我什么也没有得到，因此我无法查明我的问题的确切来源。

我对非加权模型使用了以下代码：

这是加权模型：

我收到以下错误：

conLin$Xy * varWeights(object) 中的错误：不一致的数组

我知道这与矩阵和向量的乘积有关，其中一个维度不同，因此可以成功执行操作。但是我无法弄清楚如何检查这些对象的尺寸，甚至无法访问它们并尝试解决问题。

如果我将 varFixed() 参数更改为 varIdent 参数，则消息会发生变化，但基本上是在告诉我同样的事情，据我所知：

recalc.varFunc(object[[i]], conLin) 中的错误：dims [product 3618] 与对象的长度不匹配 [37776] 另外：警告消息：在 conLin$Xy * varWeights(object) 中：更长的对象长度不是较短对象长度的倍数

任何有关此事的帮助将不胜感激！

这是我的数据示例：

提前致谢。

实验设计涉及 10 名参与者。他们都经历了条件 A、B、C、D 进行治疗，但参与者 1-5 经历了条件 E、F，参与者 6-10 经历了条件 G、H。

我正在使用带有 lme 功能的 nlme 包来处理丢失的数据并防止按列表删除参与者。测量变量 = DV，固定效应 = 条件，随机效应 = 参与者）。当一切都刚刚过去时，这就是我所拥有的：

当第一部分（条件 A、B、C、D）被交叉而第二部分 E、F 和 G、H 被嵌套时，设置的统计数据是什么......任何帮助或指导将不胜感激！谢谢。

lmer包中的函数lme4默认使用bobyqa包minqa中的优化算法。

根据以下帖子https://stat.ethz.ch/pipermail/r-sig-mixed-models/2013q1/020075.html，还可以使用minqa包中的其他优化算法

如何使用uobyqa或newuoa作为优化算法lmer？

我曾经使用下面的代码来计算lmer模型的标准化系数。但是，随着新版本的 lme 返回对象的结构发生了变化。

如何调整功能stdCoef.lmer使其与新lme4版本兼容？

我想拟合一个混合效应模型，让我能够解释不同地理位置的不相等差异。具体来说，我想预测response为固定效应的函数和X随机geo效应。

以下是数据的样子：

geo 列的唯一值：

这是我尝试过的模型：

我的问题是输出没有为每个地理级别指定随机效果。执行此操作的正确型号规格是什么？我已经尝试了许多公式的排列，但没有运气。也欢迎对整个过程提出任何意见。提前谢谢了！

回应评论（强制地理因素不会改变输出）：

HC_hired$geo <- as.factor(HC_hired$geo) lme0 <- lme(response ~ factor(predictor) , random = ~1|factor(geo), data = HC_hired) 摘要(lme0)

我想计算线性分位数混合模型，但总是出现以下错误

要重现，请下载数据集并导入：

https://dl.dropboxusercontent.com/u/79415744/mixedModelDataSet.txt

然后尝试计算模型：

我做错了什么？

计算非分位数混合模型有效：

非常感谢你的帮助！

最好的，弗洛里安

为了用字母可视化显着差异，multcomp 包中有一个绘图功能：

盒子是如何计算的（即上下四分位数和胡须）？我在文档中找不到任何相关信息。