lme4

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lme4/nlme을 사용하여 변화하는 변수에 대한 예상치를 어떻게 만들 수 있습니까?

저는 R 및 혼합 모델 분석에 상당히 익숙합니다. 나는 모든 개인에 대한 time에 따라 변수 ln_ahr의 변화에 대해 하나의 추정을 생성 할 수 있도록 싶었다. 나는 이것이 시간의 변화의 기울기로 생각할 수 있다고 생각한다. 여기 내 데이터 (긴 형식)을 구성하는 방법입니다 : v001 주제 식별자 v001 ln_ahr time 13404 283

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Scientific Linux 6.6에서 비표준 위치에 minqa를 설치하는 중 오류가 발생했습니다.

Scientific Linux 6.6이 설치된 시스템에 R-3.2.5의 lme4을 궁극적으로 설치하려고합니다. 나는 공유 시스템 (분산 컴퓨팅 문제를 위해 R 패키지를 컴파일 중)에 있기 때문에 모든 패키지를 비표준 위치 (보통 /usr/local/ 대신 /a/lot/of/subdirectories/R-3.2.5)에 설치해야합니다. 는 이미 R에 보통 in

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(i) 임의 효과의 분산 공분산 행렬 및/또는 (ii) lme4의 혼합 모델 방정식 해를 행렬로 추출 하시겠습니까?

제목에서 lme4 (또는 다른 패키지?) 객체에서 행렬을 추출하려고합니다. 이 행렬은 G라고하고 있습니다 SAS 표기법에서 임의 효과 의 https://support.sas.com/documentation/cdl/en/statug/63033/HTML/default/viewer.htm#statug_mixed_sect022.htm 분산 - 공분산 행렬 : 나는

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평균 모델에서 불연속 변수에 대한 플롯 모델 적합

선형 혼합 모델 집합이 있고 평균 모델을 만들었습니다. 평균 모델에 포함 된 두 가지 수준의 요인에 대한 모델 적합성을 플로팅하고 싶습니다. 간단한 예 : library(lme4) library(MuMIn) mtcars2 <- mtcars mtcars2$vs <- factor(mtcars2$vs) gl <- lmer(mpg ~ am + disp

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종단 데이터의 선형 혼합 모델 : 연속 된 시간 대 정렬되지 않은 계수 대 정렬 된 계수

여기 몇 가지 종단 데이터를 만들었습니다. 변수 결과는 환자의 바이오 마커 수준입니다. 변수 방문 방문 레이블을 나타냅니다. 가변 시간은베이스 라인 t1로부터의 일을 의미한다. 응답 상태에는 '예'와 '아니오'의 두 가지가 있습니다. 내가 알고 싶은 것은 시간 경과에 따라 응답자와 비 응답자간에 바이오 마커 수준에 차이가 있는지 여부입니다. 분석을 위해 선

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은 [R]을

나는 https://www.cmm.bris.ac.uk/lemma/login/index.php에서 혼합 모델을 배우고,이 문제는 모듈 5. 데이터는 508 개 학교에서 33,988 관측치가의 운동에 관한됩니다. 학생 데이터는 첫 번째 수준이고 학교는 두 번째 수준입니다. 내가 널 모델을 실행 nullmodel <- lmer(score ~ (1|schoolid

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LME4 GLMM은 성공으로 구성 될 때 서로 다릅니다. 시련과 원시 데이터 비교

왜 이러한 GLMM이 그렇게 다른가요? 두 가지 모두 lme4로 만들어졌지만 둘 다 동일한 데이터를 사용하지만 성공 정확도 데이터 (m1) 만 사용하는 동안 성공 및 시련 (m1bin) 관점에서 프레임이 만들어집니다. lme4가 전체 시간의 이진 데이터에서 이항 구조를 찾아낸다고 완전히 오해 한 적이 있습니까? (BRMS는 정상적으로 작동합니다.) 이제는

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고정 된 효과와 무작위 효과에 대한 다항식의 차수를 비교하십시오.

내 데이터는 많은 장치로 구성되어 있으며 각각은 여러 개의 측정 데이터 포인트 (전압 대비 증폭)를 포함하므로 데이터는 Serial_number로 그룹화됩니다. fit<- lmer(log(log(Amplification)) ~ poly(Voltage, **degree**) + (poly(Voltage, **degree**) | Serial_number),

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혼합 모델의 공변량에 대한 올바른 구문 또는 lme/lmer의 별표 대 슬래시

본문 크기가 공존하는 생태 데이터에 대한 회귀 분석을 수행하고 있습니다. 즉, 본문 크기는 공변수 여야합니다. 따라서 두 개의 범주 형 변수와 하나의 연속 변수가 있습니다. 또한 두 가지 무작위 효과 (공간 블록 구조, 실험 단위 중첩 - 모두 범주 형). 나는 lme과 lmer을 사용하고 내 모델 (lmer - 구문에서) 다음과 같습니다 dep-var ~

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lmer의 절편 선택

lmerTest의 lmer 모델을 사용하여 크기가 유전자 발현과 유의미한 상관 관계가 있는지 알아보고 어떤 경우에는 어떤 특정 유전자가 크기와 관련이 있는지 알아 봅니다 ('여성'및 '새장'도 고려함). '랜덤 효과) : 그것은, 알파벳에서 가장 높은이기 때문에 요약 출력에서 lmer(Expression ~ size*genes + (1|female)