선형 혼합 효과 모델은 전통적으로 다음과 같이 공식화됩니다. Ri = Xi × β + Zi × bi + εi 여기서 β는 추정 된 고정 효과를 나타내고 Z는 임의 효과를 나타낸다. 따라서 X는 고전적인 디자인 매트릭스입니다. R을 사용하여, nlme 패키지에서 lme를 사용하여 모델을 피팅 한 후이 두 행렬을 추출 할 수 있기를 원합니다. 예를 들어, nl
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.
nlme 패키지에서 선형 혼합 모델을 실행 중입니다. control <- lmeControl(maxIter=100,opt = c("optim"))
lme(response ~ 0+factorA+covariate,random=~1|factorB,
weights=varIdent(form= ~1|factorA),control=control),