nlme

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我在nlme包中运行线性混合模型。 control <- lmeControl(maxIter=100,opt = c("optim")) lme(response ~ 0+factorA+covariate,random=~1|factorB, weights=varIdent(form= ~1|factorA),control=control), 并且，它出现如下错误。

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入门广义最小二乘均值为NLME或lme4

最小二乘与他们的标准误差固定效应的aov对象可以用model.tables函数来获得： npk.aov <- aov(yield ~ block + N*P*K, npk) model.tables(npk.aov, "means", se = TRUE) 我不知道如何获得广义最小二乘与手段从nlme或lme4对象的标准误差： library(nlme) data(Machines) f

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LME（）不同的结果下转速R每次运行（MKL惹的祸？）

更新（2014年8月）：我从来没有这个底部，从来没有对革命的论坛的任何反馈。然而，这个问题似乎已经在Revolution R 7.2中得到修复（R 3.0.3，再次是学术版本）。我跑以下几百倍的LME（）检验，全部产生平等的结果，符合市场预期。[更新末] 我刚装转速R 7.0（R 3.0.2）的学术版上新的PC，并获得下面的代码奇怪的结果。每次运行代码时，都会给出不同的结果。在CRAN-R下，结果

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提取nlme中的随机效应设计矩阵

线性混合效应模型传统上按照以下方式制定。 Ri = Xi×β+ Zi×bi +εi 其中β代表估计的固定效应，Z代表随机效应。 X因此是经典的设计矩阵。使用R，我希望能够从nlme包中使用lme拟合模型后提取这两个矩阵。例如，在nlme软件包中也可以找到数据集“Rails”，其中包含对随机选择的6条轨道上的超声波传播时间的三次单独测量。我可以用一个简单的模型来拟合每个铁路的拦截固定效应和随机效应，

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lmer返回错误：分组因子必须<观察次数

我试图在一些数据上运行混合效应模型（使用R），但与其中一个固定效应挣扎，我认为主要是由于它是一个因素？！样本数据： data4<-structure(list(code = structure(1:10, .Label = c("10888", "10889", "10890", "10891", "10892", "10893", "10894", "10896", "10897", "1

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拟合R中的重复测量

拟合R中的重复测量，收敛问题。我有以下适合这是许多数据集之一，它不会收敛。我做了其他的套。这个数据集和模型在SAS工作...我可以得到一些方向在做什么来做这项工作在R？看的东西（矩阵，选项设置，关于r/splus的这个主题的参考...）。 fit.gls <- gls(resp~grpnum+grpnum/day,data=long, corr=cormat,na.action=na.omit)

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重复测量的混合效果模型

我正在尝试在重复测量的数据集上开发混合效果模型。 Met上提交给3个处理24个样品的一系列随机选择的天测量（Treat，具有水平c，uc和ga）。 Met由于日间天气条件的差异而导致的水平变化（Date）。日期因此成为模型的第二个随机效应（以及取样项目（ID））。我的主要兴趣是看看Treat在几天内对Met是否有显着影响。一些样本数据： # create example data frame

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如何在R中指定随机因子？

如何在R中指定随机因子？如果我有一个因子x1这应该是随机的，我可以尝试这样的事情吗？ lm(y ~ x1, data = p)

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具有交叉重复效应和AR1协方差结构的线性混合模型，R

我有来自参与者（part）的受试者内部生理数据，他们都在三轮（round）上查看刺激（阅读报纸），每个人都有五篇论文（paper），并在每个报纸中访问次数（visit）不等。我有两个固定因子（CONDhier和CONDabund）加上相互作用来预测生理状态（例如，EDA），这通常是自回归。我尝试考虑随机效应的生理学个体差异（让我们只为现在解决拦截问题），也许还有另一个随机效应的轮回疲劳。因此，我