nlme

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lme()에서 optimizer를 opt = 'optim'로 설정하면 매개 변수 추정을 변경하는 방법을 아는 사람이 있는지 궁금합니다. 이 예에서와 같이 : ctrl <- lmeControl(opt='optim'); flow.lme <- lme(rate ~ nozzle, error= nozzle|operator, control=ctrl, data=Flow

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R의 RPI의 pdIndent 함수

lmeSplines tutorial의 코드를 RPy로 변환하려고합니다. 이제 다음 줄에 붙어 : 내가 전에 nlme.lme 일한 fit1s <- lme(y ~ time, data=smSplineEx1,random=list(all=pdIdent(~Zt - 1))) 하고 잘 작품을 다음 from rpy2.robjects.packages import impo

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가중치가 적용된 비선형 혼합 모델에서 '비 순응 어레이'오류가 발생했습니다.

nlme 패키지의 nlme() 함수로 비선형 혼합 모델을 성공적으로 적용했지만 가중치 인수를 포함시켜 모델을 개선하려고했습니다 , 나는 해석 할 수없는 오류를 얻었으므로 나는 나의 문제의 정확한 원인을 정확하게 지적 할 수 없었다. Error in conLin$Xy * varWeights(object) : non-conformable arrays : 나는

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lme - 오류 : 'closure'유형의 객체는 서브 세트가 가능하지 않습니다.

선형 혼합 효과 모델 (패키지 nlme)을 실행하려고하는데 'closure'유형의 객체를 반복적으로 가져 오는 중입니다. > apoeht <- read.csv("apoeht.csv") > library(nlme) > model.a <- lme(Timmrec ~ age, data = apoeht, random = ~ age | pathid, + n

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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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lme에 두 개의 무작위 효과를 어떻게 맞추는가?

nlme 패키지에서 REML로 선형 혼합 효과 모델을 적용하고 있습니다. 그리고이 나를 위해 작동 코드는 다음과 같습니다 정말 별도로 임의 효과로 두 스피커와 항목을 가지고있는 모델을 가지고있다 할 싶습니다 무엇 # Linear mixed-effects model fit by REML (intercept and not slope) x <- lme (DV

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R 단위로 반복되는 단위 피팅 R

R 단위의 반복되는 피팅 수렴 문제 피팅. 나는 많은 데이터 세트 중 하나 인 다음과 같은 적합성을 가지고 있으며 수렴하지 않습니다. 나는 다른 세트를한다. 이 데이터 세트 및 모델은 SAS에서 작동합니다 ... R에서이 작업을 수행하기 위해해야 할 일에 대한 지침을 얻을 수 있습니까? 살펴볼 사항 (행렬, 옵션 설정, r/splus에 대한이 항목의 참

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시각적 표현을 위해 이진 혼합 효과 모델을 플로팅하는 방법

종이에서 시각적 표현을 위해 이진 혼합 효과 모델의 결과를 플롯하려고합니다. Linear mixed-effects model fit by maximum likelihood Data: DF1 AIC BIC logLik 39.05604 47.25981 -13.52802 Random effects: Formula: ~1 | Year

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nlme : NA가있는 요소 이름이 잘못 되었습니까?

기본적으로 누락 된 값이있는 nlme::lme이 실행 중입니다. 모델은 na.action=na.omit으로 잘 맞습니다. 그러나 어떻게 fitted/residuals/coef의 이름이 한 줄씩 이동하는 것처럼 보입니까? ## Generate data --------------------- X1=gl(2,4) X2=gl(2,2,8) Y=rnorm(8)

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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