Wie passt man das Modell für gekreuzte und verschachtelte Designs mit der Funktion lme in R an?

Angenommen, A ist ein fester Faktor und B ist ein Zufallsfaktor. A und B sind gekreuzt. Ein weiterer Zufallsfaktor C ist in B verschachtelt. Wie sollte ich unter Berücksichtigung der AB- und AC-Wechselwirkungen das Modell mithilfe der lme-Funktion im nlme-Paket anpassen? Vielen Dank.

r mixed-model lme4-nlme Knightgu
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Sie erwähnen das lme-Paket im Titel und nlme in Ihrer Frage. Welches ist das richtige Paket?

João Daniel

UND ... wo ist der Code?

DWin

Ich sagte die lme-Funktion im nlme-Paket. Ich bin kein Paket. Und ich frage mich nur, wie ich die Argumente in dieser Funktion für mein Problem angeben soll.

Haben Sie es lmer()im lme4-Paket versucht ? Siehe zB dieses Buchkapitel

Gast

Ich danke dir sehr. Ja, die Funktion lmer () kann leicht mit gekreuzten zufälligen Effekten umgehen. Deshalb ist das lme4-Paket eine große Verbesserung für das nlme-Paket. Ich erkannte später, dass es wirklich schwierig war, die Funktion lme () zu verwenden, um gekreuzte zufällige Effekte anzupassen. Da wir das neuere Paket haben, warum nicht verwenden？

Knightgu

Antworten:

Der schwierige Teil hier ist, die richtige Formel anzugeben.

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

Hier B/Csteht für C in B verschachtelt und ist die Abkürzung für B + B:C. Die Wechselwirkung mit A ist vorhanden, weil A im zufälligen Teil wiederholt wird.

Für eine grundlegende Einführung in nlme empfehle ich dieses Dokument .

gui11aume
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Vielen Dank für Ihre Lösung. Ich glaube, Du hast recht. Ich werde ein praktisches Beispiel verwenden, um es zu überprüfen. Übrigens wirklich schöne Referenz. Vielen Dank.

Knightgu

Ich habe die von Ihnen erwähnte Formel mit R ausprobiert. Leider hat der von mir verwendete Datensatz die Formel nicht gerechtfertigt. Die angewendete Funktion lme () konvergierte einfach nicht zu einer numerischen Lösung. Scheint, dass die Funktion lmer () im Paket lme4 das Richtige tut.

Knightgu