lme4

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比較的大きなデータセットにgeneralized linear mixed-effects modelsをフィッティングする戦略の提案を探しています。私は、米国バスケットボールパスの8 millionのデータを10年間で約300チームで持っています。 data <- data.frame(count = c(1,1,2,1,1,5), length_pass= c(1,2,5,7

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固定効果とランダム効果の多項式の次数を比較します。

私のデータは多くのデバイスで構成され、それぞれにいくつかの測定データポイント（電圧に対する増幅）が含まれているため、データはSerial_numberでグループ化されます。 fit<- lmer(log(log(Amplification)) ~ poly(Voltage, **degree**) + (poly(Voltage, **degree**) | Serial_number), dat

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混合モデルの共変量の正しい構文、またはlme/lmerのアスタリスクとスラッシュ

私は体の大きさに依存する生態学的データ、つまり体のサイズは共変量でなければならないという回帰分析を行っています。だから、私は2つのカテゴリ変数と1つの連続変数を持っています。さらに、2つのランダムな効果（空間的なブロック構造、実験的な単位が内部に入れ子になっています - 両方とも）。私はlmeとlmerを、使用していますし、私のモデルは、（lmer -syntaxに）次のようになります。 dep-

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Scientific Linux 6.6の標準外の場所にminqaをインストールする際にエラーが発生しました

R-3.2.5のlme4をScientific Linux 6.6のシステムにインストールしたいと思います。私は共有システムを利用しています（分散コンピューティングの問題ではRパッケージをコンパイルしています）ので、非標準の場所（通常は/usr/local/ではなく/a/lot/of/subdirectories/R-3.2.5）にすべてのパッケージをインストールする必要があります。私はすでにR

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ランダムな影響の推定分散共分散行列および/または（ii）lme4からの混合モデル方程式解を行列として抽出するか？

タイトルでは、lme4（または他のパッケージ？）オブジェクトから行列を抽出しようとしています。明確にするために、私は正確に何をしたい私はそれがSASのマニュアルを参照するのが最も簡単だと思う：SAS表記でランダム効果のhttps://support.sas.com/documentation/cdl/en/statug/63033/HTML/default/viewer.htm#statug_m

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平均モデルからの離散変数のプロットモデルフィット

私は線形混合モデルのセットを持ち、平均モデルを作成しました。私は、平均モデルに含まれる2つのレベルの因子に対するモデル適合をプロットしたいと思います。簡単な例： library(lme4) library(MuMIn) mtcars2 <- mtcars mtcars2$vs <- factor(mtcars2$vs) gl <- lmer(mpg ~ am + disp + hp +

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縦方向データの線形混合モデル：連続的な時間と順序付けられていない係数vs順序付けされた係数

ここで私はいくつかの縦方向のデータを作成しました。変動する結果は、患者からのバイオマーカーレベルである。可変訪問は訪問ラベルを表します。可変時間はベースラインt1からの日数を意味する。応答ステータスには、「はい」と「いいえ」の2つがあります。私が見つけたいのは、タイムコースでレスポンダーと非レスポンダーの間にバイオマーカーレベルに差があるかどうかです。私は解析に線形混合モデルを使用します。 #g

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[R]

データは508校から33988回の観測を持っている5. を私はhttps://www.cmm.bris.ac.uk/lemma/login/index.phpから混合モデルを学んでいますし、この質問は、モジュール内の運動に関するれます。学生データは第1レベルであり、学校は第2レベルです。私はヌルモデル nullmodel <- lmer(score ~ (1|schoolid), data = m

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LME4 GLMMは、成功として構築されたときに異なります。試行と生データの比較

これらのGLMMはどうして違うのですか？どちらもlme4で作成されていますが、どちらも同じデータを使用していますが、未加工精度データ（m1）を使用している間は、成功と試行（m1bin）という枠組みで囲まれています。 lme4が二項構造を生データから切り離して考えていると完全に間違っていましたか？（BRMSはうまくいっています。）私は今、分析の一部が変わることを恐れています。 d:

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lmerの切片の選択

私は、サイズが遺伝子発現と有意に相関するかどうかを理解するためにlmerモデル（lmerTestから）を使用しています。もしそうなら、特定の遺伝子がサイズと相関しています'とランダム効果）： lmer(Expression ~ size*genes + (1|female) + (1|cage), data = df) 要約出力には、私の遺伝子の一つは、（切片としてアップに使用されている、それ