혼합 모델 용 Lme4 구문

Question

$ m = 4 $ 마우스 그룹 (예 : group1, group2, group3, group4)이 있습니다. 각 그룹마다 다른 수의 마우스가 있습니다. $ l = 4 $ 다른 상태 (즉, state1, state2, state3, state4)에서 각 그룹의 각 마우스에서 매개 변수 $ (y) $를 측정합니다. 그룹, 상태 및 그룹 상태의 효과를 분석하여 각 마우스 내에서 그리고 각 그룹 내에서 가변성을 고려한 혼합 효과 모델을 작성하고자합니다. $ group_ {m} $ 내의 마우스는 ID (1 , 2,3 ..., 마우스 그룹 수

$$ y_ {mln} = \ mu + group_ {m} + state_ {l} + (group * state) { 용액} + B {용액} + \ varepsilon_ {만명} $ B_와 $$ 는 {용액} 내 데이터 프레임은 다음의 변수가 $

$의 GROUP_ {m} 내의 n 번째 마우스 랜덤 효과 달러

value (num) 
state (factor: 4 levels) 
group (factor: 4 levels) 
id (within group) (num) 

해당 구문이 정확합니까?

lmer(value~group+state+group*state+(1|group)) 

Answer 1

는이

mouseID <- interaction(group, ID) 
lmer(value ~ group * state + (1|mouseID)) 

mouseID는 각 마우스에 대해 고유해야합니다.

그룹은 요인이므로 고정 된 부분과 임의의 부분에서 둘 다 가질 수 없습니다. 그것은 식별 할 수없는 모델로 이어질 것입니다.

Answer 2

내가 당신을 위해 무엇을 찾고있는 생각이 모델은 그룹과 국가의 고정 효과뿐만 아니라 그들 사이의 상호 작용 (R가 자동으로 group*stategroup + state + group*state에 확장) 및 추정치를 추정

lmer(value ~ group*state + (1|group) + (1|id)) 

입니다 각 그룹 및 각 마우스의 영향에 대한 무작위 절편.