使用lmer校正R中的模型
lmer是R语言中用于线性混合效应模型（Linear Mixed-Effects Model，简称LMM）的函数。LMM是一种统计模型，用于分析包含固定效应和随机效应的数据。在实际应用中，我们经常会遇到需要考虑不同因素之间的相关性和随机误差的情况，这时候就可以使用lmer函数来构建和分析LMM。
LMM的优势在于能够更准确地描述数据的特点，并且可以处理复杂的数据结构，如重复测量、层级结构、多级因素等。它能够帮助我们解决许多实际问题，如评估药物在不同人群中的疗效、分析家庭成员间的相关性等。
在云计算领域，使用lmer校正R中的模型可以帮助我们分析和优化云计算系统的性能。通过构建LMM，我们可以考虑到系统中的各种因素和随机误差，从而更好地评估系统的性能表现，找出潜在的问题并进行改进。
在腾讯云中，推荐使用腾讯云机器学习平台（Tencent Machine Learning Platform，简称TMLP）来支持使用lmer校正R中的模型。TMLP提供了丰富的机器学习和数据分析工具，包括R语言的支持，并且具有高性能和可扩展性。
关于lmer的更多信息和使用指南，请参考腾讯云TMLP的官方文档：TMLP lmer。
总结：lmer是R语言中用于构建和分析线性混合效应模型的函数，在云计算领域可以使用它来校正和优化系统的性能。腾讯云提供了TMLP平台来支持使用lmer模型，并提供了相关的文档和指南。
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我有一个使用blmer创建的回归模型的列表，但是我无法提取p-值，因为它们不在anova(model)中，或者使用summary(model)$coefficients，因为我需要为多个系数提取p-值。只有当它是一个lmer模型时，我才可以提取p值列。从blmer的这些回归模型中是否有单独的函数或平均值来计算p值？
这里有一个例子，除了我有一个模型列表：
m1 = blme::blmer(Y ~ sex + age + (1|id/Group), data=df)
summary(m1)$coefficients
anova(m1)
我的输出不显示p值列，只显示t值，我知道lmer模型所显
浏览 1提问于2019-09-23得票数 1
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我的问题是，我想测试不同组合的固定和随机效果的混合模型，并记录模型的评价度量，以确定哪一个是最佳组合的特征。
例如，对于dataset 果树，它具有以下特性：
tastesmelltreefarmsoldStatus
在代码中，与R中的lmer()类似：
mod1 = lmer(soldStatus ~ smell + (1|farm), Fruit)
mod2 = lmer(soldStatus ~ taste + (1|farm), Fruit)
mod3 = lmer(soldStatus ~ smell + (1|tree), Fruit)
mod4 = lmer(soldStatus
浏览 1提问于2021-08-27得票数 0
虽然我认为这样做不是最好的做法，但我希望在一个表中有一个线性模型和一个线性混合效果模型。我使用sjPlot::tab_model。r2出现问题。在lm中，它计算r2和调整后的r2。但在lmer中，它计算边缘和条件r2。Tab_model为行r2打印在第一个分配的模型中使用的指标的名称。我认为最好的做法是创建一个新的行，分别为每个模型提供具有正确名称的r2，但也可以更改tab_model为r2编写的内容的名称，以某种方式解决问题。 这里是一个可重现的例子，因为它只是出于布局的原因，所以它没有任何意义： library("sjPlot")
library("lme4
浏览 54提问于2021-06-16得票数 0
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我正在尝试使用lmer()为混合效果模型确定正确的格式。下面的三个模型都试图实现相同的东西-一个简单的固定效果模型-因此肯定有两个是错误的。
在模型中，shoppers是商业中心的消费者支出数据。有一个一般的平方反比距离关系，描述了消费者是如何从中心分布的。这反映在gravity模型中，该矩阵将较近的地区区域的权重高于较远的地区区域，以模拟距离的影响。还给出了居民区的Population大小。我认为r3应该是正确的格式，但它比r2产生更高的AIC分数。你知道为什么会这样吗，哪一个是正确的？
> r1 <- lmer(shoppers / gravity ~ population +
浏览 0提问于2012-09-05得票数 1
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我试图写一个函数，用glmer从R中的广义线性混合模型计算R^2。不知何故，只要尝试使用该函数，我就会得到一个错误：
Error in checkFormulaData(formula, data, checkLHS = control$check.formula.LHS == : bad 'data': object 'input_data' not found
如果我在没有函数的情况下使用相同的代码，那么一切都很好。为了测试函数中是否存在r.squaredGLMM的一般问题，我还为一个线性混合模型创建了一个函数，该模型正按预期工作。
下面是一个可重复的例
浏览 0提问于2018-12-05得票数 0
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我需要从standard error的输出中提取lmer的方差分量。
library(lme4)
model <- lmer(Reaction ~ Days + (1|Subject), sleepstudy)
以下是差异部分的估计数：
s2 <- VarCorr(model)$Subject[1]
这是，而不是，方差的标准误差。我要标准错误。我怎么能得到它？
编辑：
也许我无法让您理解我所说的“方差分量的标准错误”是什么意思。所以我在编辑我的帖子。
在第12章，随机因素的实验，由道格拉斯C.蒙哥马利(DouglasC.Montgomery)著的“”一书中，在本章末尾，示例12-2
浏览 2提问于2015-07-29得票数 3
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lmer模型的标准化系数
、、、
我曾经使用下面的代码来计算lmer模型的标准化系数。但是，随着新版本的lme，返回对象的结构发生了变化。
如何调整函数stdCoef.lmer使其与新的lme4版本一起工作？
# Install old version of lme 4
install.packages("lme4.0", type="both",
repos=c("http://lme4.r-forge.r-project.org/repos",
getOption("repos"
浏览 5提问于2014-08-05得票数 5
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我使用来自包的lmer来运行线性混合效应模型。我有3年的温度数据未处理(5)和处理的地块(10)。模式：
modela<-lmer(ave~yr*tr+(1|pl), REML=FALSE, data=mydata)
模型检查残差的正态性；qqnorm绘制我的数据：
'data.frame': 6966 obs. of 7 variables:
$ yr : Factor w/ 3 levels "yr1","yr2","yr3": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
$ pl : Factor w/
浏览 9提问于2017-04-19得票数 0
我将包languageR用于混合效果模型，并在文章末尾使用语法。我可以使用pvals.fnc获得模型1和3的p值(hd_lmer1和hd_lmer2)。将此与模型二一起使用将提供以下错误消息：
p2 = pvals.fnc(hd_lmer2)在pvals.fnc(hd_lmer2)中的误差:对于具有随机相关参数的模型，MCMC采样尚未在lme4_0.999375中实现
如果有人能帮我找到这些模型的p值，我将不胜感激。
型号：
hd_lmer1 <- lmer(
rot ~ time + group + sex + gen + (1 | subject) + (1 | rot.pr
浏览 5提问于2009-10-07得票数 2
1回答
和TIA提供的任何指导！
我用lmer建立了一个线性混合效应模型。该模型使用两个固定的效应(都是连续变量)来预测运动员的反应时间:头部撞击次数和最后一次头部撞击与反应时间测试日期之间的时间(以天为单位)。我有随机效应控制运动员和测试日期(总共127名球员和5个测试日期)。在这个预测方程中共有15,413个数据点。
anti.lat.impacts <- lmer( RT ~ Cumulative.Head.Impacts + Date.Difference + (1|Analysis.ID) + (1|TestNumber), data = Correct.AntiSaccade1, R
浏览 20提问于2022-08-11得票数 1
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(这里的第一个问题是，对任何错误表示歉意！)
我试图分析数据的线性混合模型，考虑块(图)和基因型(线)效应与Welch-Satterthwaite调整自由度，以考虑不同的复制率的WT (控制)。这是一个不完整的块设计，每个块中都包含WT。
我用lmerTest::lmer来建立模型
library(lmerTest)
biomass.lmer <- lmer(sqrt(Leaf_area) ~ Line + (1 | Plot) ,
data = biomass.allmeans)
anova(biomass.lmer)
到现在为止还好。考虑了
浏览 5提问于2018-07-19得票数 0
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假设"y“作为因变量，"x1”和"x2“作为自变量。考虑两个类别变量“分组”和“区域”，每个变量有两个级别。考虑包含所有变量的data_model。
假设有两个模型，
data_model_R1 = subset(data_model, REGION=='R1')
formula_R1 = "y ~ 1 + x1 + x2 + (1 + x1 | GROUPING) + (1 + x2 | GROUPING)"
model_R1 = lmer(formula_R1 , data_model_R1)
data_model_R2 = sub
浏览 3提问于2021-12-29得票数 3
(转载自)
我试图在R的lme4包中指定一个模型，在该模型中，随机截距和随机斜率之间有2个相关关系，但随机斜率不允许相关。
lmer (Y ~ A + B + (1+A+B|Subject), data=mydata)
是不好的，因为它模拟了A和B的随机斜率之间的相关性。
鉴于：
lmer (Y ~ A + B + (1+A|Subject) + (1+B|Subject), data=mydata)
是不好的，因为被试的随机拦截被两次引入到模型中。还有第三条路吗，也许是更多的黑客？
浏览 3提问于2016-02-14得票数 4
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循环遍历函数中的回归模型
、、、、
我有一个名为R2_null的函数，它比较两个拟合的模型并给出输出。第一个模型m0是一个常量。但是，有没有一种方法可以在m0之后一次循环其他模型？ 例如，是否可以执行：R2_null(m0, m1.nc, m1.gmc, m1.cwc, m1.cmc)，但得到的结果与cbind对R2_null的多个调用使用示例中所示的结果完全相同 library(tidyverse)
library(lme4)
d <- read.csv('https://raw.githubusercontent.com/rnorouzian/e/master/cmc.csv')
m0 <-
浏览 23提问于2020-10-27得票数 0
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利用rpy2调整随机效应
、、、、
我使用lmer模型()来模拟不同国家不同产品的价格弹性。在使用历史数据对模型进行培训之后，有时对其中一些产品的弹性是正的(根据定义，它应该是负的，或者仅仅是由于业务限制)。所以我需要手动调整一些系数，只有那些没有意义的系数。我的模型是：
model_str = """
log(units)~
log(price_usd) + (log(price_usd)|sku/country)
"""
model = lmerTest.lmer(model_str, data = df)
在这
浏览 14提问于2022-11-23得票数 0
对于喜欢在R中使用ez包的人来说，这是一个编程问题。我习惯于使用带有lmer()的线性混合效应模型。在lmer ()的有用输出中，我得到了每个实验因素的系数值，并且使用pvals.fnc()可以很容易地得到95%的置信区间(CI)与模型系数一起报告。
我最近开始使用ezANOVA，我想知道:是否有一种获得相同输出的主流方法？也就是，我想得到一个系数的值，一个实验因子和一个CI，和它一起。下面是具体的示例代码：
library(languageR) #necessary to use pvals.fnc()
library(lme4) #necessary for lmer()
lib
浏览 2提问于2013-07-30得票数 2
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我正在寻找一种方法来创建一个线性混合效应模型循环，它移除一个固定的效果自变量，运行模型，将它加回去，并从模型中删除另一个固定的独立变量。
例如：
library(lme4)
L1 <- lmer(cyl ~ disp + hp + mpg (carb|gear), mtcars)
如何创建该模型的循环，以便每个新的回归循环迭代删除单个固定效果自变量，将其添加到下一次迭代中，并删除不同的固定自变量？
这样做将产生以下模型：
原版全款：lmer(cyl ~ disp + mpg + (carb|gear), mtcars)
去除mpg的部分模型：lmer(cyl ~ disp + hp +
浏览 5提问于2022-02-09得票数 0
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我使用R中的lmer()函数(lme4包)来分析一项纵向研究，在其中我测量了120名受试者，6次。首先，我指定了这样一个模型：
library(lme4)
model1 = lmer(DV ~ 1 + X1*X2 + (1+X1|SubjectID), REML="false")
X1是一个时变变量(级别-1)，而X2是一个主题级变量(级别-2).
因为这些主题嵌套在几个团队中，所以我被建议在团队级别(级别-3)中包含一个随机拦截。然而，我只发现如何同时包含随机拦截和斜率：
model2 = lmer(DV ~ 1 + X1*X2 + (1+X1|TeamID/Subjec
浏览 3提问于2016-11-12得票数 3
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我正在努力研究如何使用REML方法来适应复制交叉设计的模型。FDA建议的模型如上所述，有人可以帮助如何将其编码为R编码吗？这是我的代码，我想知道它是正确的还是错误的？
samplePK.lmer <- lmer(ykir2~1+Treatment:Sequence:Replication+
(1|Subject:Sequence:Treatment), data=samplePK, REML=TRUE)
浏览 2提问于2020-12-21得票数 1
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在pymer4 (或类似的用于线性混合效果回归模型的python模块)中，有没有一种方法来比较两种不同的模型？ 在R中，lme4包的命令anova执行以下操作： model1 = lmer(DV ~ IV1 + (1|RV), data = data)
model2 = lmer(DV ~ IV1*IV2 + (1|RV), data = data)
anova(model1, model2) pymer4的API页面似乎没有提到这一点。(我可以用R来做这件事，但我更愿意用python来做，因为我必须通过一个for循环在不同的组中运行这个测试，而python为这个循环提供了灵活性。)
浏览 23提问于2021-02-04得票数 0
我已经有几个函数可以操作同一个对象的名称和其他属性。虽然他们每个人操作都很好，但我很难写出一个“控制”，这个“控制”可以一蹴而就地传递给他们所有人。
到目前为止，我已经把问题缩小到了争论的范围。为了说明，下面的简化代码显示了将名称从“控件”(f2)传递到单个函数(f1)的失败。
x=7
f1<-function(a){
label<-deparse(substitute(a))
cat("f1 value:",a,"\n")
cat("f1 label:",label,"\n")
}
f2&l
浏览 2提问于2014-05-30得票数 0
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我在R中使用glmulti进行模型平均，我的模型中有大约10个变量，使得详尽的筛选变得不切实际-因此我需要使用遗传算法(GA) (调用: method = "g")。
我需要包含随机效果，所以我使用glmulti作为lme4的包装器。做这件事的方法可以在这里找到，也有一个包含在glmulti包中的pdf，更详细地介绍。问题是，当告诉glmulti在这种设置中使用GA时，它会无限运行，即使在找到最佳模型之后也是如此。
这是取自glmulti包中包含的pdf的示例：
library(lme4)
library(glmulti)
# create a function for gl
浏览 0提问于2012-09-01得票数 9
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我是R的新手，最近我的任务是使用ggplot来可视化lmer模型的结果。为此，我首先尝试总结混合模型估计并将其转换为数据框架。 我的代码： model <- lmer (outcome ~ group*time + (1|ID), data)
model.eff <- effect("group*time", model) #which supposedly summarises the mixed model estimates. 但这就是我被卡住的地方。我在terms.formula(formula，data = data)中不断收到这个错误消息：'
浏览 15提问于2020-08-28得票数 0
在线性混合模型设置中，我将变量输入模型的顺序(作为随机效应和固定效应)似乎会影响我从模型中得到的估计。在OLS设置中，情况并非如此。
有人能解释为什么当我改变固定效应进入模型的顺序或随机效应的顺序时，估计的固定效应会发生变化吗？因为我看不出
lmer(Y ~ X1 + X2 + (1 + X1 + X2 | f) )
异于
lmer(Y ~ X2 + X1 + (1 + X2 + X1 | f) )
下面是一个简短的例子。
library(lme4)
lmer1 <- lmer(Sepal.Length ~ 1 + Sepal.Width + Petal.Length +
Petal.
浏览 0提问于2018-10-01得票数 3
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我见过一些人也有这个问题，但我真的不明白给出的答案。
我做了一些线性混合模型，从“只拦截”模型开始。随后，我想添加更多的变量。当我试图比较模型时，R输出是“模型并不都适合于相同大小的数据集”。为了在同一数据集中拟合数据，我必须做些什么？
R语法是：
mod_zero <- lmer(quality ~ 1 + (1|subject_id))
summary(mod_zero)
mod_one <- lmer(quality ~ ps + an + int + ch + boredom + (1|subject_id),dat)
summary(mod_one)
anova(mod_
浏览 4提问于2017-03-22得票数 0
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关于R上混合效应模型的语法的问题。
我已经运行了以下代码来检查简单的斜率，以确定我的一个变量(可变性)在另一个变量(模糊度)中的影响：
lmer.E1.v2 <- lmer(logRT ~ Variability.c / Ambiguity.c + (Variability.c + Ambiguity.c|ID),
data=data %>% filter(Experiment == "E1"),
control=lmerControl(optimizer="bobyqa",
浏览 17提问于2021-03-04得票数 1
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这可能是一个显而易见的问题，我还没有找到(R newbie)的答案，但是当使用lmer函数生成混合效果模型，然后使用以下命令显示结果时：
screenreg(list(model4re), single.row = TRUE)
我们得到了以恒星形式表示的beta估计值、标准误差和显著性水平的列表。
使用什么测试来确定这些p值来标记恒星(重要的是，我认识到关于如何使用这些模型适当地确定显着影响存在一些争议)，以及我们如何提取用于这些恒星的p值？
浏览 1提问于2017-05-12得票数 1
我有一个工作的R程序，将用于我的内部客户分析他们的营养摄入数据。对于它们拥有的每个数据集，它们将重新运行R程序。
数据集的一个关键部分是使用来自nlmer包的非线性混合方法分析，该方法结合了年龄的虚拟变量。根据他们是在分析儿童还是成年人，公式中的年龄区间假人的数量将有所不同，尽管参考年龄区间的假人永远是最年轻的。我认为可能的年龄范围从4到大约6，所以这不是一个大的范围。如果我需要在此基础上设定条件的话，计算年龄区间假人的数量是一件微不足道的事情。
对我来说，最有效的方式是如何包装基于模型的代码(提供起始参数值的lmer、nlmer模型的函数以及nlmer本身的模型规范)，以便根据模型中的年龄区
浏览 2提问于2012-02-05得票数 3
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我正在使用lmer模型来查看环境预测变量对景观变量的影响。为此，我使用dredge函数创建了预测变量的所有可能组合的模型候选集。
m3 <- lmer(div~scale(log(travel.time))+scale(spinsandplain)+scale(ThreeYearRain)+scale(claylake)+scale(ThreeYearRain)*scale(log(travel.time))+(1|circleID),na.action=na.fail,
data=data, REML=FALSE)
s <-dredge(m3, extra =
浏览 16提问于2019-12-03得票数 0
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我目前正在测试是否应该在我的lmer模型中包含某些随机效应。我用了anova函数。到目前为止，我的过程是用函数调用lmer()和REML=TRUE (默认选项)来拟合模型。然后，我在两个模型上调用anova()，其中一个模型包含要测试的随机效应，而另一个模型没有。然而，众所周知，anova()函数用ML来修改模型，但是在新版本的anova()中，您可以通过设置选项refit=FALSE来阻止anova()这样做。为了测试随机效应，是否应该在调用refit=FALSE时设置anova() or not? (如果设置了refit=FALSE，则p值往往较低)。当我设置refit=FALSE时，p值
浏览 5提问于2014-04-06得票数 13
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library(Matrix)
library(lme4)
data <- lme4::sleepstudy
model1 <- lm(Reaction ~ Days, data = data)
model2 <- lmer(Reaction ~ 1+Days+(1+Days|Subject), data = data)
summary(model1)
summary(model2)
anova(model1, model2)
因此，我需要将R更新为4.0.2，现在比较使用anova函数的混合效果模型会返回一个错误。当我分配模型时，似乎出现了错误，因为在全局
浏览 5提问于2020-07-07得票数 2
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我正在尝试用R编写一个for循环(我的第一个！)为了生成和保存几个混合效应模型的诊断图，使用软件包lme4中的函数lmer进行拟合。这是我到目前为止所做的睡眠研究数据的例子：
require(lme4)
mod1<-lmer(Reaction ~ Days + (1|Subject),sleepstudy)
mod2<-lmer(Reaction ~ 1 + (1|Subject),sleepstudy)
List<-c(mod1,mod2)
names<-c("mod1","mod2")
i=1
for (i in 1:leng
浏览 0提问于2013-02-22得票数 2
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我刚开始在R中打包mice，但我正在尝试从popmis中计算5个数据集，然后分别拟合一个lmer()模型with()，最后在它们之间进行pool()。 我认为mice()中的pool()函数不能与lme4包中的lmer()调用一起工作，对吧？ 如果是这样的话，有没有一种方法可以编写一个定制的函数，在我下面的例子中就像pool()一样？ library(mice)
library(lme4)
imp <- mice(popmis, m = 5) # `popmis` is a dataset from `mice`
fit <- with(imp, lme4::lmer(pop
浏览 19提问于2020-11-08得票数 3
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我通常是在广义最小二乘估计框架内工作，这是Wooldridge (2013)的介绍性(2013)所称的，随机效应和固定效应模型，由个人和时间维度索引的纵向数据。
我一直在使用plm()中可行的GLS估计，从软件包中，估计随机效应模型--一些统计文献所称的混合模型。plm()函数采用一个index参数，其中我指示单个索引和时间索引。然而，我现在面对的是一些数据，每个人在每个时间点都有几个度量，也就是说，一个分组的结构。
我发现使用来自lmer()包的来建立这样的模型是可能的，但是我对术语和可能性框架的不同感到有点困惑，我想知道是否正确地指定了模型。我恐怕会忽略更多的内容，因为我不熟悉框架和这个术
浏览 0提问于2018-03-15得票数 0
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运行泊松模型问题
、、
我试图在R中运行一个Poisson模型，我检查了一些网站来实现这个目的，我相信下面的代码应该能工作。但是，我收到一条错误消息，它指示存在一个未使用的参数。我不明白这是什么问题。
library(lme4)
m1<-lmer(sum ~ Lunch + intervention_y_n + (1 | prcid),
data=data_long_1, family = "poisson"(link = "log"))
lmer中的错误(sum~ argument + intervention_y_n + (1欧元)，data = dat
浏览 2提问于2020-09-01得票数 0
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我在R中拟合混合模型。我的模型是：
model <- lmer(provision_rate~breeding_type+nestling_age+time+sex:nestling_age)+(1|nest)+(1|individual), data = provision)
性是父母的性别。我想用图表表示交互作用项(sex:nestling_age)和provision_rate之间的关系。我不知道如何根据模型添加预测线，并将其他参数设置为其平均值，以分散R中的图形？
浏览 5提问于2015-09-12得票数 0
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我有一个随机效应模型，它观察数值水温模型结果的平均偏差，给出一个参数，粗糙度。粗糙度是x变量，mean_bias是y变量，流中的位置(1:9)是随机效应变量：
lmer_mb <- lmer(mean_bias ~ roughness + (1|location), data = W3T, REML=FALSE)
当mean_bias =0时，我尝试使用大约x ()来查找粗糙度值：
xval <- approx(roughness = lmer_mb$fitted, mean_bias = lmer_mb$roughness, xout = 0)$mean_bias
但
浏览 4提问于2017-12-07得票数 0
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我有一个关于使用lmer在R中正确设置模型的问题。 这是一个重复测量的实验。 每个受试者(总共20人)在每种刺激条件(阳极、阴极和假刺激)下完成4个不同的任务。因变量为反应时间(rt) 我使用了这个模型，但我不确定它是否正确。我更关心随机效果是否被正确分配 model<- lmer(rt ~ task * stimulation + (task * stimulation|subject), data=dat) 任何帮助都将不胜感激。 谢谢
浏览 21提问于2019-03-12得票数 2
1回答
大家好，
当'lme4‘中的'lmer’函数运行时，它会生成一个带有大量插槽的S4对象。我感兴趣的是其中一个插槽，即模型@X，以及这个“X”槽输出是如何产生的。我想尝试为我使用的另一个模型函数(glmmPQL)再现这个输出，它不会自动产生这个'X‘输出(FYI 'lmer’生成一个类'mer‘的对象，而槽'X’是一个固定效果的模型矩阵)。下面的代码显示了我所说的.
我想知道的是这个“X”数据是如何产生的？我看了一下'lmer‘的代码，把它写在终端中而没有'()’，但是在那里什么都找不到。我也尝试了showMethod('l
浏览 2提问于2013-01-17得票数 1
假设我想要获得一个lmer对象中每一项的某种效果大小，最好的方法是什么？例如，我有一个具有两个主效果(gen和nutrient)及其交互的模型：
library(lme4)
data(Arabidopsis)
fit1 <- lmer(total.fruits~gen*nutrient+(1|reg), data=Arabidopsis)
summary(fit1)
# # # truncated output
Random effects:
Groups Name Variance Std.Dev.
reg (Intercept) 144.4
浏览 3提问于2017-06-15得票数 3
我正在尝试使用AICc输出进行aictab()模型选择。这篇文章类似()，但不适用于我的问题，因为它使用了glm.nb模型，而我使用的是lmer模型和glmer(family=binomial)。aictab文档()表示，该函数可以处理lm、lme和glm模型:这包括lmer和glmer吗？
我的代码几天前确实工作了，但最近中断并返回了这个错误代码。
aictab.default()中的错误:尚未为该对象类定义的函数
m1 <- lmer(y ~ x + (1|z), data=df)
m2 <- lmer(y ~ w + (1|z), data=df)
m3 <-
浏览 0提问于2019-03-21得票数 3
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在R中有许多冗余且有时相互冲突的公式指定方法。是否有比?formula更全面而又简明的参考资料来将概念模型映射到R语法
我对广泛的概述感兴趣，包括用于在非线性和分层模型中指定公式的语法，如glm、lmer、gam、earth，包括用于嵌套的(/)，混合模型中的random和fixed效果，用于样条的s和te，以及在流行的贡献包中找到的其他语法。
浏览 2提问于2013-05-01得票数 25
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我在r中使用lmer函数构建了一个模型：
lmer(DV ~ IV1 + IV1:IV2 - 1 + (1|Group/Participant)
这是正确指定的，我得到了我预期的结果。
我现在正尝试在spss中复制这些结果。到目前为止，我有：
MIXED DV BY IV1 IV2
/FIXED IV1 IV1*IV2 | NOINT SSTYPE(3)
/METHOD REML
/RANDOM= INTERCEPT | SUBJECT(Group*Participant) COVTYPE(VC)
/PRINT= SOLUTION TESTCOV.
如何
浏览 1提问于2020-06-06得票数 0
我理解，在混合效应模型中使用连续变量或数值变量作为随机效应是没有什么意义的(例如，参见)。
但我想知道的是如果R中的lme4::lmer或nlme::lme故意阻止你这样做.
具体来说，我要问的是:如果我将lmer (或lme)任何非因素(非分类)变量作为随机效应提供，会自动将其作为一个因子来处理吗？
将factor()直接插入lmer (与使用lm时常用的方法一样)会产生以下错误：
lmer(y ~ z + (1|factor(x)), data = dat)
Error: couldn't evaluate grouping factor factor(x) within mode
浏览 1提问于2016-10-10得票数 8
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因此，我正在筛选一个R代码，它在线性混合模型中寻找子模型。这是函数代码的第一部分：
findsubmodel.lmer = function(full) {
resp = as.character(full)[2]
tms = attributes(terms(full))$term.labels
fr = grepl("\\|", tms)
所以"full"说的是你的完整模型。我理解grepl函数的一般功能，但是在术语"\\|"中查找匹配的标签将会做什么呢？
浏览 0提问于2016-08-12得票数 1
1回答
随机残差R在SAS中的应用
、、、、
我可以用残差作为随机效应在SAS中编码这个问题(我相信这是鱼的r端随机拦截)。
proc glimmix data=one method=mmpl ;
class fish;
model increment =age growth_year age*growth_year;
random residual / subject=fish ;
run;
这是与AR(1)协方差结构相同的分析。
proc glimmix data=one method=mmpl ;
class fish;
model increment =age grow
浏览 0提问于2018-03-23得票数 0
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我想使用lapply同时运行四个多级模型(使用lmer)。 使用带有一个因变量和一列自变量的lm()的一个简单示例如下： data(mtcars)
varlist <- names(mtcars)[3:6]
models <- lapply(varlist, function(x) {
lm(substitute(mpg ~ i, list(i = as.name(x))), data = mtcars)
}) 如何将其扩展为运行四个lmer()模型，每个模型都有不同的因变量和不同的自变量列表？对于所有四个模型，这两个级别将保持不变。四个(伪造的)示例模型是： data(m
浏览 18提问于2020-12-15得票数 2
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1回答
我遇到了一个问题，试图将lmer嵌入到函数中。下面是一个使用来自lexdec的数据的可重复的示例。如果我直接在数据框架上运行lmer，就没有问题了。例如，假设我想看看词汇决策任务中的阅读时间是否因试用的不同而不同。“动物”(如“狗”)和“植物”(如“樱桃”)有两种类型的刺激词。我可以为动物词汇计算一个混合效应模型：
library(languageR) #load lexdec data
library(lme4) #load lmer()
s <- summary(lmer(RT ~ Trial + (1|Subject) + (1|Word), da
浏览 0提问于2014-03-20得票数 0
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我正在阅读使用lme4包的教程，predict的一个输入选项是re.form=Na。
m_lmer <- lmer(log(beakh) ~ log(wingl) + (1 | taxon), data = d)
d$predict_lmer_population <- predict(m_lmer, re.form = NA)
我想为predict电话寻求帮助，但显然做?predict是不正确的。
然后我试着询问模型的类：
> class(m_lmer)
[1] "lmerMod"
attr(,"package")
[1] "lme
浏览 3提问于2022-09-05得票数 1
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