mixed-models

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混合効果モデルで共分散行列を指定するためのpdBlockedの構文nlme

私は混合効果モデルを持っています。私は自分のdofを減らすために、ランダム効果共分散行列に相関関係の一部を落としたいと思います。これを行うには、私はpdBlockedを使うべきだと思いますが、私が必要とするものを得るための正しい構文を得ることはできません。 コード例：以下の共分散行列を与える library(nlme) m3 <- lme(distance ~ age +I(age^2) + I

r covariance mixed-models nlme 2016-08-16

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R：自己構築型のインタラクション変数を使用するときにlme {nlme}を得ることができません

私は自己構築型インタラクション変数を使ってlmeを取得しようとしています。事後分析に必要なものが必要です。私はこのエラーを知った Error in MEEM(object, conLin, control$niterEM) : Singularity in backsolve at level 0, block 1 何も今のところ、私は問題を解決するために助けない： library(

r interaction mixed-models 2016-08-29

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「lme4」のBLUEまたはBLUPの差の平均分散

Rパッケージasremlを使用して解決可能なアルファデザイン（アルファ格子デザイン）を分析するコードを以下に示します。 # load the data library(agridat) data(john.alpha) dat <- john.alpha # load asreml library(asreml) # model1 - random `gen` #--------

r lme4 mixed-models lsmeans 2016-08-01

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sjplotによる曲線のプロット

私は時間と時間の二次関数（time2）を持つ混合モデル（nlmeを使用）を持っています。 sjp.int（sjplotの）がそれを曲線にプロットするように頼むことができますか？ model = lme(MR ~ Age* time + sex*time + ed* time+ time* HMD+time2*HMD, random=~1|subject, na.action="na.omit",d

r plot mixed-models quadratic sjplot 2016-09-20

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mgcv :: gamm（）とMuMIn :: dredge（）のエラー

私は、関数内でパッケージmgcvを使用して複数のGAMに適合させようとしており、モデル選択手順で最も適切なモデルを厳選しています。しかし、私の関数は最初のモデルを実行し、入力データdatを再度認識していないようです。 私はis.data.frameでエラー エラー（データ）を取得：オブジェクトのDAT 'が見つかりませんが。 は、私は、これはスコープの問題だと思うし、私は助けをhere、およびhe

r regression mixed-models gam mgcv 2016-08-02

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コントラストlstrendsの逆変換結果は

lmer4とlsmeansのlmer-functionを使って線形混合モデルを計算しました。ここで私は1つの従属変数rvと相互作用因子の処理、時間、年齢とレースを持っています。私は時間の経過とともに応答変数の変更に興味があるので、lstrends-functionを使用しています。ここまでは順調ですね。問題は、モデルを適切に適合させるために応答変数を平方根にする必要があることです。しかし、対関数は

r transformation linear mixed-models lsmeans 2016-08-09

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1熱

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MCMCglmmで打ち切りデータをモデル化するための適切なデータ構造は何ですか

私の治療法（CortとPred）が個々の行動に及ぼす影響を推定する混合モデルを作成したいと思います。私のデータが適切に検閲されているので（特定の時間内に避難所から出てこない人は最大得点、ここでは1200）、私はMCMCglmmパッケージを 'cengaussian'ファミリーと共に使用するつもりです。 私の元のデータ構造は次のようになります。 ID Cort Pred repeat. RT_ori

r mixed-models mcmc 2016-09-30

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GLMER警告：分散共分散行列は、[...]正定値ではないか、NAはその要約が呼び出されたときに、私は時々、<code>glmer</code>、パッケージ<code>lme4</code>から私のGLMMsは、次の警告メッセージを表示することを見つける

値が含まれています Warning messages: 1: In vcov.merMod(object, use.hessian = use.hessian) : variance-covariance matrix computed from finite-difference Hessian is not positive definite or contains NA val

r lme4 mixed-models 2016-08-17

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ランダムな効果変数は、Rのlmer（またはlme）の要素として自動的に取り込まれますか？

ランダム効果混合効果モデルで連続変数または数値変数を持つことは意味がありません（たとえば、hereを参照）。 しかし、私は思ったんだけどRでlme4::lmerまたはnlme::lmeが意図的にそうすることからあなたを防ぐ場合ですが... 具体的には、私が求めていることである：私はlmer（またはlme）を供給する場合には任意の非ランダムな効果としての因子（非カテゴリー）変数は自動的にそれを因子と

r lme4 categorical-data mixed-models nlme 2016-10-10

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混合エフェクトモデルによる縦方向データの分析R

混合エフェクトモデル（lme4パッケージ）を使用して、Rでシミュレートされたいくつかの縦方向データを分析しようとしています。 模擬データ：25人の被験者は5つの連続する時点で2つのタスクを実行しなければならない。 #Simulate longitudinal data N <- 25 t <- 5 x <- rep(1:t,N) #task1 beta1 <- 4 e1 <- rno

r lme4 mixed-models 2016-10-13

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