シンボルのRStudio縦型モデルですか？

Question

RStudioで高齢者とうつ病を見て、結果を書き留めている縦型モデルを走らせましたが、私の同僚と私はモデルをどのように解釈するかについて意見が異なりました。

私が持っている：

summary(lme.1<- lme(Depression ~ Memory+Gender+Age, random=~Year|ID, data=df, na.action=na.omit)) 

我々のデータを人（ID）は、うつ病やその他の特性のために年間4回測定しました。

私たちが実行したモデルでは、私のようにそれを書いたかについて説明します。

Level 1: Yit = π0i +π1i(Memory) +π2i(Gender) +π3i(Age) +εit 
     π0i = β00 + r0i 
Level 2: 
π1i= β10+ r1i 
π2i= β20+ r2i 
π3i= β30+ r3i 

やメモリ、性別、年齢変数はどこに行く私は詐称のですか？私が理解している限り、私はレベル2に変数を含めていませんでしたか？私は何が違うのか、あるいはRStudioでレベル2の変数であればどうやってそれをコード化するのかを理解していません。

Answer 1

まず、AgeとYearは完全に相関する2つの変数であるため、以下では時間変数tに置き換えます。
@Quixoticによって与えられたコードは次のようになるモデル

Yit = (β0 + r0i) + β1(Memory) + β2(Gender) + (β3 + r3i)(t) + εit 
              where r0i~N(0,σ0) and r3i~N(0,σ3) 

用語Depression ~ Memory+Gender+teと~t|IDが固定され、それぞれの混合効果モデルのランダム部分、したがって係数を推定

lme(Depression ~ Memory+Gender+t, random=~t|ID, data=df, na.action=na.omit) 

をπ1, π2, π3はすべての科目で固定です。

lme(Depression ~ Memory+Gender+t, random=~Memory+Gender+t|ID, 
    data=df, na.action=na.omit) 

：@Quixoticは、上述

ランダム切片と傾きモデルを推定することができます