lmer

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    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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    저는 현재 내 lmer 모델에 특정 무작위 효과를 포함해야하는지 여부를 테스트 중입니다. 나는 그것을 위해 anova 함수를 사용한다. 지금까지의 나의 프로시 저는 REML=TRUE (기본 옵션)으로 lmer()에 대한 함수 호출로 모델을 맞추는 것이다. 그런 다음 두 모델에서 anova()으로 전화를합니다. 그 중 하나에는 테스트 할 무작위 효과와 다른

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    가중치가있는 데이터에 선형 혼합 모델 (LMM)을 수행하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 또한, glmulti()를 사용하는 동안 가중치가 유지되지 않는 것 같습니다. 아래는 재현 가능한 예입니다. require(lme4) require (glmulti) data(cake) cake$wght <- as.numeric(cake$replicate) fm

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    R에서 일반 LMM을 사용하여 전력 분석을 실행하고 있습니다. 필자는 테스트 할 필요가없는 7 개의 입력 매개 변수가 있습니다 (몇 년이나 몇 번의 사이트 수 없음) . 나머지 5 개의 매개 변수는 잔차, 절편 및 경사의 절편, 경사 및 무작위 효과 표준 편차입니다. 내 응답 데이터 (연도가 모델의 유일한 설명 변수 임)가 (-1, +1) 사이에 바인딩되어

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    고정 된 용어로 시작하기 전에 GLMM에서 최상의 임의 효과 구조를 선택하려고합니다. 이를 위해 고정 효과와 그 상호 작용 (최적 모델 이상)을 모두 포함시킨 다음 임의의 요인을 여러 가지 조합으로 시도합니다. lmer() 공식을 사용하고 있습니다. 모델은 REML로 추정되었습니다. 그런 다음 각 모델의 AIC()를 구하여 비교합니다. 하지만 무작위 효과가

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    lmerTest의 처리 단계 (모델) 결과가 비정상적인 이유가 혼란 스럽습니다. m0 <- lmer(seed ~ connection*age + (1|unit), data = test) step(m0) 참고 : "연결"모두와 "나이는"왜 나를 최종 모델이 표시되지 않습니다 Random effects: Chi.sq Chi.DF elim.num

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    미리 확인해 주셔서 감사합니다. 아카이브에서이 문제를 한 번 보았습니다.하지만 R에 조금 익숙하며 문제와 솔루션을 모두 이해하는 데 많은 어려움이 있습니다 ... lmer 함수를 사용하여 최소한의 적절한 모델을 만드십시오. 내 모델은 ~ 크기 * Attempts * Status + (random factor)입니다. as.logical(Mated) as.

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    Wheng perfoming glmer.nb, 우리가 오류 메시지 > glm1 <- glmer.nb(Jul ~ scale(I7)+ Maylg+(1|Year), data=bph.df) 오류가 pwrssUpdate에서 일탈을 줄이기 위해 실패 단계 이분법은 pwrssUpdate의 편차를 줄이지 못했습니다. 경고 메시지 : theta.ml (Y, mu, su

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    Mac OS X 10_9_5에서 RStudio 버전 0.98.1062를 실행 중입니다. "lattice"및 "nlme"패키지를로드했는데 오류 메시지가 표시되지 않았습니다. 일부 데이터를 읽고 간단한 기능을 사용했습니다. 그러나 lmer를 사용하려고하면 "lmer"라는 함수를 찾을 수 없습니다. "라는 오류가 발생합니다. 여기에 내가 무슨 짓을 : > lib

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    나는 lmer를 약간 변경했습니다. 그것은 정상적으로 작동하지만 프로그램을 실행할 때 튀는 경고 메시지를 제거 할 수 없습니다. 프로그램을 중지하지 않고 경고 메시지와 함께 실행할 수있는 다음 옵션을 추가했습니다. 나는 그것이 check.nobs.vs.rankZ = "warningSmall"부분이라고 생각한다. 이걸 어떻게 없앨 수 있겠 어? 고맙습니다.