nlme

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NLS 단계에서 최소 단계 이하로 감소 된 단계 절반 인자 오류 메시지 해결 : nlsTols 작동하지 않음

gnls 기능을 사용하여 일부 데이터에 물류 증가 곡선을 맞추려고합니다. 데이터 : structure(list(Nest = structure(c(1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 17L, 18L, 19L, 20L, 21L, 22L, 16L, 10L, 4L, 5L,

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nlme 개체에서 임의 추출 수식

lme을 사용하여 생성 된 모델에서 임의의 구조를 추출하려고하지만 고정 수식 이외의 다른 것을 얻을 수 없습니다. 예를 들면, library(nlme) fm1 <- lme(distance ~ age, Orthodont, random = ~ age | Subject) deparse(terms(fm1)) # "distance ~ age" 이 lmer가

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오류 : 개체에서 누락 된 값 -하지만 누락 된 값

나는이 데이터로 LME 모델을 실행하려고 : tot_nochc=runif(10,1,15) cor_partner=factor(c(1,1,0,1,0,0,0,0,1,0)) age=runif(10,18,75) agecu=age^3 day=factor(c(1,2,2,3,3,NA,NA,4,4,4)) dt=as.data.frame(cbind(tot_nochc,

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nlme의 요인 : 백 솔류 오차의 특이점

일부 신진 대사 모델에 지수 기수를 매개 변수화하려고합니다. 이미 문제없이 lmer에서이 작업을 수행했으며, 기록 된 종속 변수와 독립 변수를 사용했습니다. 그러나 이제는 반드시 종속 변수와 기하 급수적으로 관련이없는 다른 매개 변수를 통합하려고합니다. 따라서 nlme (lme4 :: nlmer는 고정 효과를 처리하지 못하는 것)로 바뀌었지만 많은 경험이

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nlme/lme4 출력에서 고정 효과에 대한 p 값 추출

혼합 효과 모델의 요약 호출로 작성된 오브젝트 내에 포함 된 고정 효과 테이블에서 개별 요소 (구체적으로 p 값)를 추출하려고합니다. 장난감 데이터 : 우리가 그것을 호출 할 때 set.seed(1234) score <- c(rnorm(8, 20, 3), rnorm(8, 35, 5)) rep <- rep(c(0,1,2,3), each = 8) grou

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반복 측정을위한 varIdent가있는 lme

반복 측정과 varIdent를 사용하여 lme를 사용할 때 이상한 결과가 나타납니다. 이 모든 도움은 매우 감사하겠습니다! 나는 시계열에 따른 잎의 13C 신호가 2 종 (A와 B)간에 다른지 여부를 테스트하고 있습니다. 나는 기본적으로 특정 시점이 아닌 종간의 전반적인 차이에 관심이있다. Block Species time X13C 1 B 2 0.7750

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혼합 효과 모델에서 공분산 행렬을 지정하기위한 pdBlocked 구문 nlme

혼합 효과 모델이 있고 내 상관 관계를 내 임의 효과 공분산 행렬에 떨어 뜨려 내 dof를 줄입니다. 이렇게하려면 pdBlocked을 사용해야한다고 생각하지만 올바른 구문을 가져 와서 내가 원하는 것을 얻을 수는 없습니다. 예제 코드 : 다음과 같은 공분산 행렬을 제공 library(nlme) m3 <- lme(distance ~ age +I(age^2)

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nlme 모델에서 고정 효과를 추출합니다.

고정 효과 효과음 (1.807425) 및 잔차 (1.431592)를 nlme 모델에서 추출하려고 시도하지만 구조의 아무 것도이 값을 갖고있는 것으로 보이지 않습니다. 개요. 어떻게 얻을 수 있습니까? library(nlme) fm2 <- lme(distance ~ age + Sex, data = Orthodont, random = ~ 1) summary

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R의 lmer (또는 lme)에서 임의의 효과 변수가 자동으로 요인으로 사용됩니까?

임의 효과혼합 효과 모델에 연속 또는 숫자 변수를 사용하는 것이 의미가 없음을 이해합니다 (예 : here 참조). 는하지만 제가 궁금하네요 것은 내가 부탁 해요 것은 ... 의도적으로 그렇게하지 못할 특히 경우 lme4::lmer 또는 R에 nlme::lme이다 : 나는 공급할 경우 lmer (또는 lme) 어떤 비 factor (non-categoric

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사용 R의 재 공식화() 조건에 대한 분산 분석()

배경 : 나는 사용자가 NLME의 lme() 기능에 예측 인자로 사용할 데이터 세트에 변수의 이름을 지정할 수있는 래퍼 함수를 쓴 계층 적 선형 모델에 적합합니다. 관련 부분은 다음과 같습니다 predictors <- str_c(c(w,x), collapse = " + ") mod = lme(fixed = reformulate(termlabels =