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Aktualisiert: ASR Pro
Kürzlich sind einige unserer Privatkunden auf einen bekannten Fehler gestoßen, der als lmer-Fehler kategorisiert wird. Dieses Problem kann aus mehreren Gründen auftreten. Jetzt werde ich mich wirklich damit auseinandersetzen.LMER. Das Verhältnis der Mitarbeiter zwischen der Arbeitsverwaltung.
Zwei Modelle delegieren die gleichen Werte an $ pour $, also entspricht $ sqrtF sqrt45.85 = 6. Seien siebenundsiebzig = t $, a priori ein effektiver Beweis dafür, dass die Modelle die Wahrheit sind, ist dieselbe. Am Ende passt das Modell
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$$ anfangsspalten mu_it & Übereinstimmungen beta_0 + b_0, i + ( beta_1 + b_1, i) t nY_i & sim textrmNormal ( mu_it, sigma ^ 2) n boldsymbolb & sim textrmMVN ( boldsymbol0, Sigma) das Ende abschneiden$$
Im Allgemeinen ist aov () einfacher und schneller, funktioniert jedoch nur für eine Teilmenge, die mit weniger schmerzhaften Modellen verbunden ist.
Was ist LMER in R?
Formeln für gemischte Modelltypen. Wie viele Modellanpassungsmerkmale in R kann Ymer aufgrund der ersten beiden Argumente die richtige Formel verwenden, die das Modell definiert, und dann Daten, die verwendet werden können, um die Formel zu beurteilen. Diese zweite Frage, Computerdaten, ist optional, wird jedoch dringend empfohlen und entspricht normalerweise dem Namen, der dem R-Datenrahmen ähnelt.
Beachten Sie, dass nlme :: lme zwar auch in dieses Modell passt, kombiniert mit der gleichen $ F-Cash-Statistik, aber es hat Es ist sehr heuristisch, die Freiheitsgrade des Nenners am besten zu bestimmen … Unter diesen Umständen ist Folgendes nicht eindeutig (es stellt sich heraus, dass 161 jetzt 17 ist):
Bibliothek
Warum kann ein Modell nicht konvergieren?
Alle Entscheidungen (2) Einer der Gründe, warum MLMs nicht antworten können, ist, dass sie fast immer zu stark parametrisiert sind: Das heißt, Zufall hat eine Auswirkung auf eine Komplexität, die durch die Pufferung der zugrunde liegenden Daten im Grunde nicht berücksichtigt wird. Sie zeigen dem Leser auch, wie man Strukturen mit zufälligen Effekten mühelos intelligent umbauen kann.
(nlme)anova (lme (Reaktion ~ Tage, zufällig = ~ Tag | Thema, Schlafforschung))## numDF denDF F-Wert p-Wert## (Abfangen) 15 161 1454.0766 <.0001## Tage oder ein Monat 10.161 45,8534 <. 0001
Sehr zentraler Vorbehalt: Diese beiden Gadgets sind nur deshalb gleich, weil Tage als numerisches Element festgelegt ist. Wenn es eine kategorische Sache war, dann aov ein wichtiger Fehler (Betreff / Tage) zusammen mit lmer mit (Tage | Betreff) handelt es sich höchstwahrscheinlich um zwei verschiedene Modelle. Um [] lmer gleich aov [in diesen Produktfällen] zu erstellen, müssen Sie wahrscheinlich (1 | Betreff) + (1 | Betreff): Tage verwenden ) [oder wie (1 | Betreff Tage) ]
Die lineare gemischte Mautmarke geht davon aus, dass es weniger Elemente gibt als die Beobachtungen, die sie ausdrückt, wenn dies nicht der Fall ist.
Siehe stattdessen den gemeinsamen Leitfaden von B. Winter zur linearen Analyse des gemischten Erfolgs, p. 4.
Was ist ungefähr der Unterschied zwischen LMER und Glmer?
Lmer () ist für gemischte lineare Standorte gedacht und glmer () wurde für die Generierung verallgemeinerter kombinierter Modelle verwendet.
In manchen Fällen ist es wirklich wichtig, die Anzahl der Befunde pro Person zu erhöhen (> 1). Siehe Simulation unten:
Bibliothek
(lme4)Samen (123)n <- 38DBS_Electrode <- ratio (Sample (LETTERS [1: 3], n, Ersetzen bedeutet WAHR))Distal_Lead_Migration <- 10 * abs (rnorm (n)) Zahl Distal_Lead_Migration pro cmPostOp_ICA <- sechs * abs (norm (n))# Die mit Beobachtungen verbundene Vielfalt ist der Geldbetrag, der mit den Gegenständen verbunden istBetreff <- einfügen0 ("X", 1: n)DBS <- data.frame (DBS_Electrode, PostOp_ICA, Subject, Distal_Lead_Migration)model <- lmer (Distal_Lead_Migration ~DBS_Electrode + PostOp_ICA + (1 | Subject), Daten bedeuten DBS)# Fehler: Die Anzahl der Ebenen, die an der gleichzeitigen Gruppe von Faktoren beteiligt sind, muss kleiner sein als die Anzahl der Beobachtungen.# Die Anzahl der Ergebnisse ist im Vergleich zur Anzahl der Probanden größerBetreff <- e (paste0 ("X", 1:36), "X1", "X37")DBS <- data.frame (DBS_Electrode, PostOp_ICA, Subject, Distal_Lead_Migration)model <- lmer (Distal_Lead_Migration! + dbs_electrode PostOp_ICA + (1 | Betreff), Verständnis = DBS)Lebenslauf (Vorlage)
Lineares Blended-Modell passt sich außerhalb von REML an ['lmerMod']Formel: Distal_Lead_Migration ~ + dbs_electrode PostOp_ICA + (1 | Betreff) Daten: DBSEinheits-REML-Kriterium: 224,5Zunderrückstände: Mindest. 1. Quartal Median 3. Quartal max.-1,24605 -0,73780 -0,07638 0,64381 2,53914Zufällige Gruppeneffekte: Abweichung des Namens vom Standardentwickler. Betreff (Abfangen) 2 484e-14 1 576e-07 Es gibt wahrscheinlich einige .953e + 01 5.434e + 00Anzahl Beobachtungen: 38, Gruppen: Disziplin, 37Feste Effekte: Schätzen Sie den Gesamtwert des Standardfehlers des Testosteronspiegels.(Abfangen) 7.82514 2.38387 3.283DBS_ElektrodeB 0,22884 2,50947 0,091DBS_ElektrodeC -0,60940 2,21970 -0,275PostOp_ICA -0.08473 0.36765 -0.230Feste Effektkorrelation: (Intro) DBS_EB DBS_ECDBS_ElctrdB -0.718DBS_ElctrdC -0.710 0.601PostOp_ICA -0.693 0.324 0.219
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