나는 R을 사용하지 않고 그룹 기반 궤도 모델링을 수행하는 방법을 찾고있었습니다. SAS에서 PROC TRAJ (http://www.andrew.cmu.edu/user/bjones/index.htm)이 달성 한 바에 따른 것. 누구든지 R에서 비슷한 패키지를 알고 있습니까? 내 결과 (모델 입력)는 범주 적이므로 처리 할 수있는 것이 필요합니다.
저는 R 및 혼합 모델 분석에 상당히 익숙합니다. 나는 모든 개인에 대한 time에 따라 변수 ln_ahr의 변화에 대해 하나의 추정을 생성 할 수 있도록 싶었다. 나는 이것이 시간의 변화의 기울기로 생각할 수 있다고 생각한다. 여기 내 데이터 (긴 형식)을 구성하는 방법입니다 : v001 주제 식별자 v001 ln_ahr time
13404 283
I는 다음과 같은 데이터를 가지고 가 = ID, Trim_SSW = 임신 삼 (1, 2 또는 3), 중량 = 피사체 PseudoID을 시점 SSW에서 무게와 SSW = 임신 주 각 ID에 대한 structure(list(PseudoID = c(1001L, 1001L, 1001L, 1001L, 1001L,
1001L, 1001L, 1001L, 1001L,
SAS에 패널/종단 데이터 세트가 있습니다. 하나의 필드는 클래스 또는 유형을 나타내며, 다른 하나는 중단되지 않은 시점이고, 다른 하나는 관찰 된 기록이고 다른 하나는 상기 기록의 로그 차이 예측입니다. 새로운 필드를 추가하고 싶습니다 : 이력 필드는 예측 필드에 의해 진행됩니다. 그래서 시간 필드가 '미래'에 있다면, 로그 지연 예측 변수의 exp로 곱
RStudio에서 노인과 우울증을 바라 보는 세로 모델을 실행하여 결과를 작성했지만 동료와 저는 모델을 해석하는 방법에 동의하지 않습니다. 나는이 : summary(lme.1<- lme(Depression ~ Memory+Gender+Age, random=~Year|ID, data=df, na.action=na.omit))
우리의 데이터는 사람들 (ID
SAS를 사용하는 데 국한되어 있고 패널/길이 데이터 세트가 있다고 가정 해보십시오. 우리는 코호트와 시간에 대한 지표와 일부 측정 변수 y을 가지고 있습니다. 데이터 집합은 시간 단위 (6)를 벗어나면, 각각의 연속 패널 부 시간에 앞서 하나 이상의 기간을 짧게되도록 코호트 시간 단위가 동일한 지는 data in;
input cohort time y;
주어진 다른 범주 형 변수와 관련하여 시간 경과에 따른 범주 형 변수의 두 가지 양상을 탐구하고 싶습니다. 아래에 이러한 데이터 세트의 재현 가능한 예를 붙여 넣습니다. set.seed(90114)
V1<-sample(rep(c("a", "A"), 100))
V2<-sample(rep(c("a", "A", "b", "B"), 50))
V3<-sampl
안녕하세요 저는 Reshape 패키지를 사용하여 데이터를 종단 데이터로 변환하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 아무도 도와 줄 수 있다면 고맙겠습니다. 고마워요! m <- matrix(sample(c(0, 0:), 100, replace = TRUE), 10)
ID<-c(1:10)
dim(ID)=c(10,1)
m<- cbind(ID,m)
d <- as
여기 몇 가지 종단 데이터를 만들었습니다. 변수 결과는 환자의 바이오 마커 수준입니다. 변수 방문 방문 레이블을 나타냅니다. 가변 시간은베이스 라인 t1로부터의 일을 의미한다. 응답 상태에는 '예'와 '아니오'의 두 가지가 있습니다. 내가 알고 싶은 것은 시간 경과에 따라 응답자와 비 응답자간에 바이오 마커 수준에 차이가 있는지 여부입니다. 분석을 위해 선
JM은 조인트 종단 및 생존 데이터가있는 모델에 맞는 패키지입니다. 예제 데이터를 사용하여 실행할 수는 있지만 자체 데이터에는 오류가 발생합니다. JMfit1 또는 JMfit2의 문제점은 무엇입니까? 내 데이터 : https://1drv.ms/u/s!AkG9wyz5G1c1gR4Vs_xohO--4Rb5 install.packages('JM')
require