Làm thế nào để phù hợp với mô hình cho thiết kế chéo và lồng nhau bằng hàm lme trong R?

Giả sử A là một yếu tố cố định và B là một yếu tố ngẫu nhiên. A và B được giao nhau. Một yếu tố ngẫu nhiên C khác được lồng trong B. Có tính đến tương tác AB và AC, làm thế nào để tôi phù hợp với mô hình sử dụng hàm lme trong gói nlme? Cảm ơn.

r mixed-model lme4-nlme

— Hiệp sĩ
nguồn

Bạn đề cập đến gói lme trên tiêu đề, và nlme về câu hỏi của bạn. Đó là gói chính xác?

— João Daniel

VÀ .... mã ở đâu?

— DWin

Tôi đã nói chức năng lme trong gói nlme. Tôi không phải là một gói. Và tôi chỉ tự hỏi làm thế nào để xác định các đối số trong hàm này cho vấn đề của tôi.

Bạn đã thử lmer()trong gói lme4 chưa? Xem ví dụ chương sách này

— khách

Cảm ơn bạn rất nhiều. Có, hàm lmer () có thể xử lý các hiệu ứng ngẫu nhiên chéo dễ dàng. Đó là lý do tại sao gói lme4 là một cải tiến lớn cho gói nlme. Sau đó tôi nhận ra rằng thật khó sử dụng hàm lme () để phù hợp với các hiệu ứng ngẫu nhiên chéo. Vì chúng tôi đã có gói mới hơn, tại sao không sử dụng nó

— Knightgu

Phần khó khăn ở đây là xác định đúng công thức.

library(nlme)
# Assume y is your response variable.
lme(fixed = y ~ A, random = ~ A | B/C)

Ở đây B/Clà viết tắt của C lồng trong B và viết tắt của B + B:C. Sự tương tác với A có mặt vì A được lặp lại trong phần ngẫu nhiên.

Đối với một giới thiệu cơ bản về nlme, tôi khuyên bạn nên tài liệu này .

— gui11aume
nguồn

Cảm ơn bạn rất nhiều cho giải pháp của bạn. Tôi nghĩ bạn đúng. Tôi sẽ sử dụng một ví dụ thực tế để kiểm tra nó. Nhân tiện, tham khảo thực sự tốt đẹp. Cảm ơn bạn.

— Hiệp sĩ

Tôi đã thử công thức mà bạn đề cập bằng R. Thật không may, tập dữ liệu tôi đã sử dụng không biện minh cho công thức. Hàm lme () được áp dụng đơn giản không hội tụ thành một giải pháp số. Có vẻ như hàm lmer () trong gói lme4 thực hiện đúng.

— Knightgu