은 어떻게 저장/나는 lsmeans을 사용하고

내 데이터의 시간 의존성 조사 기능을 R에 lsmeans 함수의 출력에서 추정 및 SE를 참조 않습니다은 어떻게 저장/나는 lsmeans을 사용하고

lme=lme(attraction~factor(time),random=~1|id, data=na.exclude(subject)) 
lme.lms=lsmeans(lme, "time") 
summary(lme.lms) 

time lsmean   SE df asymp.LCL asymp.UCL 
    1 0.5823399 0.01805961 NA 0.5469394 0.6177403 
    2 0.5662435 0.01805961 NA 0.5308430 0.6016439 
    3 0.5225464 0.01805961 NA 0.4871459 0.5579468 
    4 0.4938745 0.01805961 NA 0.4584740 0.5292750 
    5 0.4884408 0.01805961 NA 0.4530403 0.5238412 
    6 0.5079754 0.01805961 NA 0.4725749 0.5433758 
    7 0.4521263 0.01805961 NA 0.4167258 0.4875268 
    8 0.4604106 0.01808727 NA 0.4249559 0.4958653 

![plot(lme.lms)][1]

내가 트랜스 필요를 이 플롯의 X 축과 Y 축은 lsmean이 Y 축에 있고 시간이 X 축에 있습니다. 나는 lsmean 견적과 SE 산출물을 자신의 객체로 저장하는 방법을 찾지 않고 이것을 어떻게 수행해야할지 모릅니다. 그러나, 나는 이것을하는 방법을 이해할 수 없다. 다른 기능

, 내가 lme.lms$lsmean 및 lme.lms$SE 뭔가를 할 수 있습니다,하지만 난이 때, 나는 다음과 같은 오류 얻을 : 온라인

Error in subject.lme2.lms$lsmean : $ operator not defined for this S4 class

나는 보았다을 발견 그 lsmeans 출력 클래스 "lsmobj"이지만 클래스를 조작하는 방법을 모르며 읽은 것을 통해이를 파악할 수 없습니다.

출처

2014-11-07 Lindsay

'lmerTest :: lsmeans'에서 반환 된 객체의 플롯 방법이 분명히 있습니다. 왜 그냥 : plot (lme.lms)하지 않습니까? 그것이 당신이 찾고있는 것이 아니라면'str (lme.lms)'로 객체를 검사하고 편집하여 결과를 게시하십시오; 코멘트에는 없다. 당신이 원하는 것을 설명하십시오. –

당신이 경우에

summ = summary(lme.lsm)

다음 summ data.frame에서 상속, 당신이 원하는 그러나 당신이 그것을 플롯 할 수 있습니다.

출처

2014-11-21 01:36:22 rvl

lsmeans를 상호 작용 - 플롯 스타일로 플롯하는'lsmip' 함수가 있음을 언급해야합니다. – rvl

은 어떻게 저장/나는 lsmeans을 사용하고

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