아래의 코드와 출력은 내가 원했던 해석을 제공합니다. 즉, 아래의 두 대조는 크게 다르지 않지만 세 번째는 다른 두와는 다릅니다. 이 비교에 사용 된 비교 및 p- 값을 어떻게 찾을 수 있습니까? 내 목표는 대조 (1-2) @ 목표 3이 다른 두 대조보다 훨씬 작다는 것을 테스트하는 것입니다. mod<-lmer(Mind_avg ~ MindType*Tar
R 패키지 asreml을 사용하여 해석 가능한 알파 디자인 (알파 격자 설계)을 분석하기위한 코드는 다음과 같습니다. # load the data
library(agridat)
data(john.alpha)
dat <- john.alpha
# load asreml
library(asreml)
# model1 - random `gen`
#--
패키지의 lsmip() 명령은 x- 축의 연속적 예측 변수를 범주 적 예측 변수로 간주합니다. 연속적인 예측기의 관찰 결과가 (Oats 데이터에서 0.2 수준의 니트로를 제거한 경우와 같이) 불규칙적이지만 고르지 않은 간격으로 측정 한 경우 lsmip은 균등 간격으로 음영을 그립니다. data("Oats", package = "nlme")
Oats.lme
최소 제곱 평균의 동작을 이해하는 데 문제가 있습니다. 아래는 임의의 데이터 세트를 사용하여 내 문제를 설명하는 장난감의 예입니다. 시나리오이있다 :이 1999 년과 2015 년 여기 # Number of observations in data set
n.obs <- 1000
# Create dummy data set
df.tst <- data.fra
lmer4 및 lsmeans 패키지에 lmer-function을 사용하여 선형 혼합 모델을 계산했습니다. 여기에는 하나의 종속 변수 rv와 상호 작용 요인 처리, 시간, 나이 및 인종이 있습니다. 시간이 지남에 따라 응답 변수 변경에 관심이 있습니다. 그래서 lstrends-function을 사용합니다. 여태까지는 그런대로 잘됐다. 문제는 모델을 적절하게
lsmeans 라이브러리를로드하려고합니다. ("estimability")를 estimability 그때 install.packages 설치 : 로드에 필요한 패키지는 lsmeans에 대한 라이브러리 (lsmeans) # : 이 메시지를 가져옵니다 하지만 완료 후에도이 라이브러리를 실행하면 동일한 메시지가 표시됩니다. lsmeans 로드에 필요한 패키지 라이
중첩 효과의 몇 가지 쌍 비교를 조사하려는 모델이 있습니다. 모델을 올바르게 작성했는지 확신 할 수 없으며 중첩 된 용어를 실제로 평가하는 방법을 이해하지 못합니다. 내 데이터 프레임에는 '품질'이라는 응답 변수와 '사이트'라는 월 및 일이라는 세 가지 예측 변수가 있습니다. 실험 설정에서 각 개인의 품질을 측정했습니다. 두 개의 사이트가있었습니다. 4 개
실험을 위해 식물을 잘라내어 잎 말량과 같은 반응을 계절의 끝에 측정했습니다. 클리핑 강도와 클리핑 시간을 조작하고이 두 가지 처리를 교차 시켰습니다. 나는 또한 5 개의 다른 클리핑 처리 조합을 초래하는 제어 클리핑 처리를 포함했습니다. 치료 당 12 개의 식물을 가지고 나는 2 년 동안 총 60 개의 식물을 가지고 있습니다. 즉, 나는 1 년에 60 개
SAS 9.3의 LSMEANS 문에서 의미를 얻으려고 시도하지만 SAS 웹 사이트의 설명서에서 LSMEANS 문에서 기본값으로부터 수단을 제거했습니다. 내가 나에게 "뮤"를주고를 iLink 옵션을 사용하고있는 문서 당 ,하지만 그건 내 "견적" 누구도 날이 우리가 LSMEANS에 평균 얻을 수있는 방법에 도움을 주시기 바랍니다 수와 정확히 같은 것 같다?
나는 lsmeans를 사용하기위한 조정 방법을 얻고 싶습니다. 다음 코드는 모델을 만드는 (그리고 보인다 제대로 일을 할) : library(lmerTest)
data$group <- as.factor(data$grp)
data$site <- as.factor(data$site)
data$stimulus <- as.factor(data$stimulus