nlme

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nlmeパッケージを使用して、Rで繰り返し測定（MMRM）モデルを持つ混合モデルを適合させようとしています。データ構造は次のとおりです。各患者は3つのグループ（grp）のうちの1つに属し、治療グループ（trt）に割り当てられます。患者アウトカム（y）は、6回の訪問（訪問）中に測定される。（SASのPROC MIXEDのCSHタイプのように、異なる訪問で異種分散を持つ複合対称モデルを使用した

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lmerとglsの値が一致しない

lme4にlmerを使用してHLM分析を行っている縦方向のデータセットがあります。この分析の結果を同じデータの結果と比較したいが、nlmeパッケージのglsを使用している。データセット内の各参加者には複数の尺度があり、参加者の中には1つ以上の時点で欠損値があります。だから私は、（1）どのように二つの質問を持って lmerは、これに伴う問題を持っていないようですが、私はglsを使用して同様の解析

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ランダム効果間の非線形関係を指定するR

私はマルチレベルモデルを使用して縦方向の変化のさまざまなパターンを記述しようとしています。 Dingemanse et al (2010)は、ランダム効果が完全に相関しているときに「ファンアウト」パターンを記述する。しかし、私は、ランダム効果間の関係が非線形であるが、観察された間隔にわたって単調に増加する場合に、同様のパターンが生じることを見出した。この場合、ランダム効果は完全には相関していません

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どのようにglsオブジェクトからdeltaとsigmaのSE値を抽出するのですか？

どのようにして、グラス目標のデルタ（パワー関数）とシグマのSEを抽出できますか？要約をすれば、次の出力が得られます。 > summary(l3s) Generalized least squares fit by REML Model: biom.kg ~ I(dbh^2 * h) Data: ssf AIC BIC logLik 4495.75 45

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グループ構造指定なしの非線形混合モデル

私は非常に単純な非線形混合モデル（Gompertz曲線）を階層構造なしで（反復測定だけで）フィットしようとしています。まず、固定してからランダムな効果で試してみたい。これはデータである data <- structure(list(CumGDD = c(124.66, 124.66, 124.66, 124.66, 124.66, 124.66, 124.66, 124.66, 124.66,

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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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R：nlmeコールからヘッセ行列を得るには

library(nlme) fm1 <- nlme(height ~ SSasymp(age, Asym, R0, lrc), data = Loblolly, fixed = Asym + R0 + lrc ~ 1, random = Asym ~ 1, start = c(Asym = -10311111, R0 = 8.5^4, lr

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Rでlmeに区分的混合モデルをコーディングするにはどうすればよいですか？

lmerを使用して区分的混合モデルを実行するためにthis exampleに続き、非常にうまく機能します。しかし、私はモデルをlmeに翻訳するのに問題があります。なぜなら、私は異分散を扱う必要があり、lmerにはその能力がありません。問題を再現するコードはhereです。質問に答える必要があると思われる場合は、コード内の実験デザインの詳細を含めました。ここでは、ブレークポイントなしのモデルです：

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R：nlme fitで冗長な出力から情報を抽出する

library(nlme) fm2 <- nlme(height ~ SSasymp(age, Asym, R0, lrc), data = Loblolly, fixed = Asym + R0 + lrc ~ 1, random = Asym ~ 1, start = c(Asym = 103, R0 = -10, lrc = -8),

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共分散行列を使用して、nlme関数glsの相関構造を指定できますか？

Rパッケージnlmeの関数glsを使用して、少なくともいくつかの空間座標で多くのサンプルが重なっているネストされた空間サンプルのセットを分析したいとします。私は、応答変数（各空間サンプルで測定しているもの）の非独立性をcorStructオブジェクトまたはpdMatオブジェクトのどちらかを使って考慮したいが、これを行う方法については混乱している。空間サンプル間の非独立性に関するすべての情報をエンコ