gamm 모델 in R

Question

gamm (lmer에서 사용하고있는 모델)에 적응하려고합니다.

내 전 공식은

b <- lmer(metric1~a+b+c+d+e+f+g+h+i+(1|X) + (1|Y), data = dataset)

내가 gamm과 모델링이 공식을 적용하려고했다. 그러나 나는 아직 방법을 알 수 없었다. 제 목적은 단순화 된 모델을 찾는 것입니다.

모든 아이디어 나 예를 들어 주시면 감사하겠습니다.

Answer 1

내가 잘못하지 않으면 두 개의 i.i.d가있는 선형 혼합 모델에 적합합니다. 무작위 효과 (요격에).

이 경우 gamm을 사용할 필요가 없습니다. gam을 과 함께 사용하면됩니다.

gam(metric1~a+b+c+d+e+f+g+h+i+ s(X, bs = 're') + s(Y, bs = 're'), data = dataset, method = 'REML') 

참고 다른 고정 효과를 부드러운 기능으로 확장하지 않았습니다. 직접 수행 할 수도 있습니다.

큰 데이터 세트를 사용하는 경우 bam을 사용하고이 경우에는 method = 'fREML입니다.

REML 추정에서 gam과 bam의 차이는 전자는 "외부"반복을 사용하지만 후자는 "성능"반복을 사용한다는 것입니다. 그러나 가우시안 데이터의 경우 차이점은 없습니다. bam 자체는 요청시 반복적 인 QR 감소 및 병렬 컴퓨팅을 사용하여 대형 데이터 세트 용으로 설계되었습니다.

개인적으로 나는 gamm가 구식이라고 생각합니다. lme 및 MASS::glmmPQL을 사용하는 REML 추정은 gam 및 bam에 의해 채택 된 페널티 화 된 최소 제곱보다 훨씬 덜 효율적입니다.