lme4混合モデル誤差以下のモデルと間違っている何

Question

：

# simulated data yr = 2; vg = 4, fm = 5, gen = 5 
    mbb <- data.frame(trait1 = rnorm(200, 15, 4),yr = c(rep (1:2, each = 100)), 
    vg = c(rep(rep(1:4, each =25), 2)), fm = rep(rep(1:5, each = 5), 8), 
    gen = sample(c(1:5), 200, replace = T)) 
    require(lme4) 
    lmer(trait1 ~ (yr + vg + gen)^3 + (yr + vg + gen|fm:vg), data= mbb)# full model 

私は、次のエラーを取得しています：ランダムな効果として相互作用をモデル化する

Error in validObject(.Object) : 
    invalid class "mer" object: Slot Zt must by dims['q'] by dims['n']*dims['s'] 
In addition: Warning messages: 
1: In fm:vg : numerical expression has 200 elements: only the first used 
2: In fm:vg : numerical expression has 200 elements: only the first used 

Answer 1

なります（?interactionを参照してください）。次のことができます。

• それはあなたがvgとfmが要因または連続予測因子になりたいかどうか、あなたのセットアップからはっきりしていない[データフレーム（mbb <- transform(mbb,vg=factor(vg),fm=factor(fm))）内要因にfmとvgを変換する...その区別は非常になります
] ...あなたが連続予測因子としてそれらをしたい場合は、もちろん...、それはグループ化の目的のための要因として扱うために少し奇妙だが、重要なのは、その場で interaction(fm,vg)
• として明示的相互作用を書きますその場で因子に変換する（(yr+vg+gen|factor(fm):factor(vg))）

• 利用ジム・M.のソリューション

  私は、私はそれらをテストしていないことを認めざるを得ないが、私は、これらはすべての作業になると思い。

Answer 2

一つの可能​​な解決策は、追加することですmbbデータフレーム内の追加列としての相互作用項。

mbb$fmvg <- with(mbb, interaction(fm,vg, sep=":")) 

モデルは、次に、問題は（?seq参照）fmとvgを数値としてではなく、因子、およびシーケンス演算子としてfm:vgを解釈するようlmer試みとして格納されていること正確である

lmer(trait1 ~ (yr + vg + gen)^3 + (yr + vg + gen|fmvg), data= mbb)