lme4

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제 질문은 간단 합니다만 R 매뉴얼이나 온라인 검색에서 명확한 답을 찾을 수 없었습니다. glmer로 로지스틱 회귀를 수행 할 때 응답 변수에 대한 참조가 무엇인지 확인하는 좋은 방법이 있습니까? 일관되게 이론의 반대를 실행하는 결과를 얻고 있으며 내 응답 변수가 내 의도와 반대가되어야한다고 생각하지만 확인하지 못했습니다. 내 응답 변수는 0과 1로 코딩됩

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오류를주는 사용자 정의 링크 기능이있는 glmer : (maxstephalfit) PIRLS step-halvings가 deviance를 줄이지 못함

임의 효과 glmer로 사용자 정의 링크 기능을 활용하려고 시도하면서 나는 문제를 해결하는 방법을 모른다 : Error: (maxstephalfit) PIRLS step-halvings failed to reduce deviance in pwrssUpdate 누구든지이 오류를 해결하는 방법에 대한 조언이 있습니까? 그것은 많은 방향을 제공하지 않습니다.

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lme4에서 lmer 모델의 t 값을 추출하는 방법은 무엇입니까?

lme4 패키지의 lmer 기능을 수천 번 호출하는 스크립트로 작업하고 있습니다 (여러 비교에 대한 관련 수정이 나중에 수행됨을 염려하지 않으십시오). 가능하면 한 번 호출하는 동안 많은 시간을 절약하고 싶습니다. 적합 모델에서 t- 값을 추출하려면이 작업을 수행하는 데 가장 빠른 (계산 시간) 방법은 무엇입니까? summary(model)을 사용해 보았지

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lme4 또는 nlme의 대비를 코딩하는 방법은 무엇입니까?

lme4를 사용할 때 R에서 대비를 실행하는 가장 효율적인 방법을 찾고 있습니다. 나는 정말로 신뢰할 수있는 통계 컨설턴트와 함께 일해 왔으며 그녀는 나에게 다음과 같은 코드를 주었다. 나는 6 가지 치료법 사이에 대비가 있으며, 6 년 동안 이러한 대조를 시행합니다. 그래서 나는 90 개의 대조를 쓰게된다. 이제 나는 모델에 다른 요소 (샘플링 깊이)를

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glmer를 사용한 모델 사양

GLMM을 설정하려고 시도했지만 R의 계층 구조 데이터 구조를 glmer으로 표현하는 데 문제가 있습니다. 내 데이터 구조는 다음과 같습니다 (즉, 데이터의 최대 10 년이있을 수있는 연간 5 명 방문, 최대있을 수 있습니다 site 내에 중첩되어 visit이 year 중첩되어 y (dependent variable); visit (L1: nested i

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glmer predict : 결과 변수에 대한 경고 메시지가 요인이되지 않음

glmer에 맞는 이항 결과가있는 혼합 효과 모델이 있습니다. 플로팅 목적을 위해 작은 데이터 세트의 인구 수준 값을 예측하고 싶습니다. 다음은 내 접근 보여주는 예입니다 silly <- glmer(Sex ~ distance +age + (1|Subject), data=Orthodont, family=binomial) sillypred <- expand

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임의의 기울기는 내가 lme4이 모델에 (1.1-7)를 임의의 기울기를 삽입 할 수 없습니다 lme4

작동하지 : NLME와 > difJS<-lmer(JS~Tempo+(Tempo|id),dat,na.action=na.omit) Error: number of observations (=274) <= number of random effects (=278) for term (Tempo | id); the random-effects parameters and

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내 혼합 모델에서 lme4 예측 함수를 사용하는 데 문제가 있습니다.

혼합 모델에서 lme4 예측 함수를 사용하려는 데 어려움을 겪고 있습니다. 술어를 만들 때, 내 설명 변수 중 일부를 특정 레벨로 설정할 수 있지만 다른 변수의 평균을 설정할 수 있기를 원합니다. a <- data.frame( TLR4=factor(rep(1:3, each=4, times=4)), repro.state=factor(rep(c

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texreg를 사용하여 lme4 오브젝트에 대한 표준 오류 가져 오기

저는 환상적인 패키지 texreg를 사용하여 lme4 모델에서 고품질 HTML 테이블을 생성했습니다. 불행히도, texreg는 lme4 (1734 페이지의 JSS paper 참조) 모델의 계수 아래 표준 오차가 아닌 신뢰 구간을 만듭니다. library(lme4) library(texreg) screenreg(lmer(Reaction ~ Days + (

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랜덤/혼합 효과를 고려한 후의 공선 성

랜덤 효과를 고려한 후 두 개 이상의 예측 변수가 동일 선상이 될 수 있습니까? 제 경우에는 모델링 이전에 공선 성을 테스트했습니다. VIF를 사용하면 모든 것이 체크 아웃됩니다. 그러나 여러 모델의 순위 결정 (IC 사용)은 예측 인자 사이를 진정으로 구분할 수 있는지 여부를 불확실하게 만듭니다. 아이디어가 있으십니까? ps! 공선 성과 같은 관련성이 높