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업데이트됨: ASR Pro
<리>1. ASR Pro 다운로드 및 설치최근에 일부 사용자가 새로운 lmer 버그라고 하는 알려진 버그에 직면했습니다. 이 문제는 여러 가지 이유로 발생할 수 있습니다. 이제 우리는 이것으로 계약할 것입니다.LMER. 일과 관리 사이에 직원이 만든 관계.
두 모델은 $ p $에 정확히 동일한 값을 할당하므로 $ sqrtF = sqrt45.85는 6과 같습니다. 77 = m $로 둡니다. 이는 해당 모델이 실제로 현재 동일한 코비임을 증명하는 선험적 설득력 있는 증거입니다. 결국 두 모델 모두 적합합니다.
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$$ 시작스플릿 mu_it & 일치 beta_0 + b_0, 어쨌든 i + ( beta_1 + b_1, i) t nY_i & 시뮬레이터 textrmNormal ( mu_it, sigma ^ 2) n boldsymbolb & 시뮬레이터 textrmMVN ( boldsymbol0, 시그마) 끝을 다듬다$$
일반적으로 aov () 는 아마도 더 간단하고 빠르지만 덜 해로운 모델의 하위 집합에만 사용됩니다.
R에서 실제로 LMER이란 무엇입니까?
혼합 모델 공식. R의 많은 모델 피팅 함수와 마찬가지로 Ymer는 모델을 식별하는 실제 공식과 공식을 판단하는 데 사용할 수 있기 때문에 데이터를 두 가지 인수로 바로 사용할 수 있습니다. 이 두 번째 인수인 컴퓨터 웹 데이터는 선택 사항이지만 권장되며 때때로 R 데이터 프레임의 이름과 일치합니다.
nlme :: lme 가 실제로 이 모델에 적합하고 동일한 $ F $ 통계를 얻을 수 있는 경우에도 이러한 종류의 분모의 자유 러시 정도를 실제로 결정하는 자체 휴리스틱 … 이 경우 구현은 사실이 아닙니다(161이 17인 것으로 밝혀짐).
라이브러리
구조가 수렴되지 않는 이유는 무엇입니까?
모든 답변 (2) MLM이 이해할 수 없는 이유 중 하나는 매개변수가 엄청나게 비싸기 때문입니다. 즉, 임의 효과에는 원본 데이터를 로드하여 기본적으로 고려되지 않는 모든 종류의 복잡성이 있습니다. 또한 무작위 효과로부터 손쉽게 구조를 지능적으로 재설계하는 방법을 대표자에게 보여줍니다.
<코드>(nlme)anova (lme (반응 ~ 일, 정통한 = ~ 일 | 감수성, 수면 연구))## numDF denDF F 참 가치 p 값## (절편) 12 161 1454.0766 <.0001## 일 또는 주 10,161 45.8534 <. 0001
<인용> 
매우 중요한 주의 사항: Days 가 숫자 변수로 정의되기 때문에 이러한 종류의 두 가젯은 독점적으로 동일합니다. 그것이 범주형 요소인 경우 다음 aov 오류(제목/일) 및 (일 | 제목) 가 있는 lmer code >는 계속해서 두 가지 다른 모델일 가능성이 높습니다. aov [이 경우]에서 [] lmer 등가물을 시작하려면 (1 | Subject) + (1 | Subject): 일을 해야 할 수도 있습니다. ) [또는 해당 (1 | 주제 / 일) ]
선형 혼합 통행료 모델은 그렇지 않을 때 표현하는 이 관찰보다 적은 항목이 있다고 가정합니다.
<인용> 가족이
이 공식을 비즈니스 모델에 대한 발표로 사용할 수 있습니까? 각 주제를 지원하기 위해 특정 수의 응답을 원하고, 이러한 다른 종류의 응답은 주제의 초기 수준에 따라 거의 다릅니다.
혼합 이행에 대한 선형 분석에 대한 B. Winter의 상당히 일반적인 지침, p. 4.
Lmer()는 혼합 직선 위치를 위한 것이고 glmer()는 일반화된 혼합 모델을 생성하기 위한 것입니다.
많은 사람들의 경우 여성당 관찰 횟수를 대폭 늘릴 필요가 있습니다(> 1). 아래 시뮬레이션 참조:
라이브러리
<코드> (lme4)종자 (123)n <- 38DBS_Electrode <- 비율(샘플(LETTERS [1:3], n, 교체는 TRUE를 의미))Distal_Lead_Migration <- ten * abs (rnorm (n)) # cm당 Distal_Lead_MigrationPostOp_ICA <- 5 * (표준(n))# 관찰을 고려한 관련 금액은 항목을 포함하여 연결된 금액입니다.제목 <- paste0("X", 특정: n)DBS <- data.frame(DBS_Electrode, PostOp_ICA, 주제, Distal_Lead_Migration)모델 <- lmer (Distal_Lead_Migration ~DBS_Electrode + PostOp_ICA + (1 | Subject), 정보는 DBS를 의미함)# 오류: 각 그룹 관련 요인에 관련된 수준의 수는 일반적으로 관찰된 수보다 작아야 합니다.# 결과의 숫자가 주제 배열보다 큽니다.제목 <- c(paste0("X", 1:36), "X1", "X37")DBS <- data.frame(DBS_Electrode, PostOp_ICA, 주제, Distal_Lead_Migration)모델 <- lmer (Distal_Lead_Migration! + dbs_electrode PostOp_ICA + (1 | 주제), 이해력 = DBS)이력서(템플릿)
선형 혼합 스타일은 REML ['lmerMod'] 외부에서 적용됩니다.공식: Distal_Lead_Migration ~ + dbs_electrode PostOp_ICA + (1 | 주제) 데이터: DBS단위 REML 기준: 224.5스케일 잔류물: 최소 1분기 중앙값 3분기 최대-1.24605 -0.73780 -0.07638 0.64381 2.53914무작위 그룹 효과: 기본 개발자 이름의 편차입니다. 대상(절단) 몇 484e-14 1 576e-07 .953e + 01 5.434e + 00이 선택되었습니다.관찰 횟수: 38, 그룹: 대상, 37고정 효과: 안드로겐 호르몬 또는 수치의 표준 오차와 관련된 값을 추정하십시오.(인터셉트) 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 -0.230고정 효과 상관관계: (소개) DBS_EB DBS_ECDBS_ElctrdB -0.718DBS_ElctrdC -0.710 0.601PostOp_ICA -0.693 0.324 0.219
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