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선형 혼합 효과 모델은 전통적으로 다음과 같이 공식화됩니다. Ri = Xi × β + Zi × bi + εi 여기서 β는 추정 된 고정 효과를 나타내고 Z는 임의 효과를 나타낸다. 따라서 X는 고전적인 디자인 매트릭스입니다. R을 사용하여, nlme 패키지에서 lme를 사용하여 모델을 피팅 한 후이 두 행렬을 추출 할 수 있기를 원합니다. 예를 들어, nlme 패키지에있는 "Rails"데이터 세트에는 무작위로 선택된 6 개의 레일에서 초음파 이동 시간에 대한 세 가지 개별 측정 값이 포함되어 있습니다. 절편 고정 효과와 각 레일에 대한 무작위 효과가있는 간단한 모델을 다음과 같이 맞출 수 있습니다.nlme에서 무작위 효과 디자인 매트릭스 추출
library(nlme)
lmemodel<-lme(travel ~ 1, random = ~ 1 | Rail, data=Rail)
는 X 디자인 매트릭스 그냥 18x1 매트릭스 단결 (6 개 레일 * 3 개 측정)이고 쉽게 다음과 같은 방법으로 추출이 : 내가하고 싶은 무엇
model.matrix(lmemodel, data=Rail)
(Intercept)
1 1
2 1
3 1
4 1
5 1
6 1
7 1
8 1
9 1
10 1
11 1
12 1
13 1
14 1
15 1
16 1
17 1
18 1
attr(,"assign")
[1] 0
은 추출입니다 임의 효과 디자인 매트릭스 Z. 나는 내가 lme4 패키지를 사용하여 동일한 모델을 맞는 경우, 이것은 다음과 같은 방법으로 수행 할 수 있습니다 실현 :
library(lme4)
lmermodel<-lmer(travel ~ 1 + (1|Rail),data=Rail)
t([email protected]) ##takes the transpose of [email protected]
[email protected] ## extracts the X matrix
을하지만, 나는이 마트를 추출하는 방법에 관해서 딱하다 x lme fitted 모델에서.
향후 내부 표현이 변경 될 경우 객체의 슬롯에 직접 액세스하지 말고'getME (lmermodel, "Z")'또는'getME (lmermodel, "X")를 사용하는 것이 더 좋습니다. –
팁 주셔서 감사. – iantist