问题标签 [nlme]

我在 nlme 中运行一个非线性混合模型，并且在计算三个参数的标准误差时遇到了麻烦。我们在这里有我们的最终模型：

当我们将其插入摘要语句时，我们可以得到每个治疗、品种、治疗*品种相互作用和环境的标准误差。但是，我们正在考虑为特定组合（治疗1/品种1、治疗2/品种1、治疗3/品种1等）制作生长曲线，因此我们需要结合参数值的治疗效果、品种和环境，并在逻辑上结合他们的标准错误来获得完整参数的 SE。要做到这一点，有没有办法让 R 自己提出完整的 SE，或者有没有简单的方法让 R 给我们一个协变量矩阵，以便我们可以手动计算值？当我们通过简单地插入来查看基本统计数据时summary(shortG.nlme9)声明，我们会自动得到一个相关矩阵，那么我们可以为协变量矩阵写一些东西吗？

我正在运行这种形式的不同模型：

R 不会给我一个错误（即我有一个输出），但我有一个像这样的警告：

1. 这是什么意思？
2. 这是一个问题还是我可以忍受它？

如何在线性混合模型中提取系数（b0 和 b1）以及每个实验单元（绘图）的标准误差，例如这个：

更适合线性模型

使用相同的数据集（df）和拟合模型（fitL1）：我怎么能得到一个这样的数据框......

我想知道是否有人知道如何将 lme() 中的优化器精确设置为 opt='optim' 更改参数估计。

如本例所示：

此处提出并回答了一个相关问题（https://stats.stackexchange.com/questions/40647/lme-error-iteration-limit-reached），但我没有声誉点来评论它。:)

我正在尝试在循环内使用包中的lme函数。这适用于包中的函数，但会为. 如何循环类似于下面示例中的函数的函数？nlmelapplylmerlme4lmelmelmer

PS。我知道存在此解决方案，但我想使用一种方法直接在模型函数中替换响应变量，而不是使用附加函数对数据进行子集化。

我正在尝试在 R 中拟合混合模型。实际上我有一个 Stata 代码并想使用 R 做同样的事情。Stata 代码是

我找不到如何在 R 中指定“非结构化”相关结构。在 R 帮助文件中，没有“非结构化” https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/nlme/ html/corClasses.html

考虑随机效应后，两个/更多预测变量会变得更多/更少共线吗？

在我的情况下，我在建模之前测试了共线性，例如使用 VIF，并且一切都检查出来了。然而，不同模型的排名（使用 IC）让我不确定它是否真的可以区分预测变量。

有任何想法吗？

ps！具有比我更高代表的人可以添加更相关的标签，例如共线性吗？

该问题类似于以下帖子中的问题：

“ 麻烦将 proc nlmixed (SAS) 转换为 nlme (R) ”

我正在尝试从使用 构建的模型中提取随机结构lme，但除了固定公式之外，我似乎什么也得不到。例如，

这可以lmer用于findbars()：

我希望能够提取：

我可能会使用regexpr它，但我也希望它适用于更复杂的结构（多个随机斜率、嵌套随机变量等），并且可能包括加性或随机斜率。谢谢！

我有三个因素A，B，C。B 和 C 是随机的。B与A嵌套。C和B，C和A之间存在交互。我尝试使用lme函数，但我不知道如何定义嵌套以及C和B的交互。