mixed-models

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혼합 모델에 대한 잔차 대 예측 변수의 플롯을 생성하는 방법은 무엇입니까?</p> <pre><code>model <- lme(Cost~1+Units, random=~1+Units|Factory, method="ML", data=A) </code></pre> <p>나는 장착 값 대 잔차를 플롯 아래 코드를 적용 들었다 그것은 일 : 다음과 같이

내 혼합 모델은 그러나 plot(fitted(model), resid(model)) , 그것은 나에게 때 오류 메시지를 보여 주었다 나는 예측 변수 인 Units에 대한 잔차를 그려 보려고 시도했다. > plot(Units(model), resid(model)) Error: could not find function "Units" Error in p

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선형 모델 : 두 가지 다른 측정 방법의 예측력 비교

나는 Y 예측에 관심이 있고 다른 두 측정 기법 X1 및 X2을 연구 중입니다. 예를 들어 나는 바나나 맛을 예측할 수 있습니다. 바나나 맛은 테이블에 누워있는 시간을 측정하거나 바나나의 갈색 반점 수를 측정하여 측정 할 수 있습니다. 측정 기술 중 어느 것이 더 나은지 알고 싶습니다. 단 하나만 수행하도록 선택해야합니다. 나는 R의 선형 모델을 만들 수

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LME에서 상관 관계 테이블을 표시하지 않으려면 어떻게해야합니까? R의 NLME 패키지의 LME() 함수의 표준 예에서

는 : Correlation: (Intr) age age -0.813 SexFemale -0.372 0.000 관련된 많은 요인 조합이있는 경우 거대 할 수 있습니다 fm2 <- lme(distance ~ age + Sex, data = Orthodont, random = ~ 1) summary(fm2) 상관 테이블이 나타납니다

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nlme의 lme에서 무작위 효과 분산 추정에 액세스

nlme 패키지의 lme 모델에서 임의의 용어의 분산을 구할 수있는 방법이 있습니까? Random effects: Formula: ~t | UID Structure: General positive-definite, Log-Cholesky parametrization StdDev Corr (Intercept) 520.310397 (Intr

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SPSS 또는 R을 사용하여 세로 데이터에 변수를 추가하는 방법은 무엇입니까?

동일한 파일에 대해 반복 측정 데이터와 다른 단일 파일을 가진 파일이 있습니다 (예 : 하나의 파일 과목에서 반복되는 평가가 있고 다른 파일에서는 대상이 남성 또는 여성 인 경우 다른 파일이 나타납니다). 같은 : ID time gender 1 1 0 1 2 1 3 2 1 1 2 2 3 1 0 3 2 3 3 3 4 는하지만 한 번 측정

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선형 혼합 모델에서 ikelihood 함수를 계산합니다 (lme4)

현재 선형 혼합 모델에서 사용하기 위해 (제한된) 대수 우도 함수를 평가하는 스크립트를 작성하고 있습니다. 임의의 값으로 고정 된 매개 변수를 사용하여 모델의 가능성을 계산해야합니다. 아마이 스크립트는 여러분 중 일부에게 도움이 될 것입니다! 나는 을 lme4과 logLik()에서 사용하여 내 스크립트가 제대로 작동하는지 확인합니다. 그리고 보이는 것처럼,

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R에서 for 루프에 사용할 lmer 모델 obejcts의 목록을 만드는 방법은 무엇입니까?

lme4 패키지의 lmer 함수를 사용하여 여러 혼합 효과 모델의 진단 플롯을 생성하고 저장하기 위해 for 루프를 R에 작성하려고합니다. R의 CONSOL에 입력 할 때 나는 다음과 같은 오류 메시지가 require(lme4) mod1<-lmer(Reaction ~ Days + (1|Subject),sleepstudy) mod2<-lmer(React

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반복 대책이있는 혼합 효과 모델

반복 대책이있는 데이터 세트에서 혼합 효과 모델을 개발하려고합니다. Met 는 (레벨 c, uc 및 ga으로 Treat) 3 개 처리에 제출 24 개 샘플에서 무작위로 선택된 일련 일에 측정한다. 일 동안 기상 조건의 차이로 인해 Met 수준이 변경됩니다 (Date). 따라서 Date는 샘플링 된 항목 (ID)과 함께 모델의 두 번째 무작위 효과가됩니다.

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lme 요약에서 N을 추출합니다.

복사 및 붙여 넣기 대신 lme 테스트 요약에서 생성 된 관측 수 (N)를 신속하게 추출 할 방법을 찾고 있습니까? this 온라인 상태이지만 명령이 내장되어 있지 않고 texreg 패키지가이 사이트에 업로드되지 않았습니다. n <- nobs(model) #extract number of observations 감사합니다.