2012-01-28 4 views
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summary(fm1)を使用して、nlmeサマリーから固定効果を抽出できます。しかし、苦労してRandom effects:部分を得る方法。nlmeからのランダムエフェクトの抽出

fm1 <- lme(distance ~ age, Orthodont, random = ~ age | Subject) 
summary(fm1) 
Linear mixed-effects model fit by REML 
Data: Orthodont 
     AIC  BIC logLik 
    454.6367 470.6173 -221.3183 

Random effects: 
Formula: ~age | Subject 
Structure: General positive-definite, Log-Cholesky parametrization 
      StdDev Corr 
(Intercept) 2.3270340 (Intr) 
age   0.2264278 -0.609 
Residual 1.3100397  

Fixed effects: distance ~ age 
       Value Std.Error DF t-value p-value 
(Intercept) 16.761111 0.7752460 80 21.620377  0 
age   0.660185 0.0712533 80 9.265333  0 
Correlation: 
    (Intr) 
age -0.848 

Standardized Within-Group Residuals: 
     Min   Q1   Med   Q3   Max 
-3.223106086 -0.493761144 0.007316631 0.472151121 3.

Number of Observations: 108 
Number of Groups: 27 

ご協力いただければ幸いです。ありがとう

答えて

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ranef(fm1)を使用して、各対象について抽出します。あなたの答えのための

>VarCorr(fm1) 
Subject = pdLogChol(age) 
      Variance StdDev Corr 
(Intercept) 5.41508758 2.3270341 (Intr) 
age   0.05126955 0.2264278 -0.609 
Residual 1.71620400 1.3100397 

> temp <- VarCorr(fm1) 
> temp[,2] 
(Intercept)   age Residual 
"2.3270341" "0.2264278" "1.3100397" 

> temp[1,2] 
[1] "2.3270341" 
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感謝を:

は、サマリー表から抽出のためのコードを与えることを更新しました。 'ranef'はランダム効果を与えますが、' random effects: 'から' StdDev'部分を 'summary(fm1)'に置き換えます。 – MYaseen208

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ニース。私はlmeオブジェクトのprint/summaryパスをたどっていましたが、 'print.modelStruct'で失われました。 –

+0

ありがとう、私は私の答えについてのフィードバックが、将来的にはより良いものを与えるのに役立つので、感謝しています。 :) – Michelle

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