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aov
对象的最小二乘均值及其标准误差可以通过 model.tables
函数获得:
npk.aov <- aov(yield ~ block + N*P*K, npk)
model.tables(npk.aov, "means", se = TRUE)
我想知道如何通过 nlme
或 lme4
对象的标准误差获得广义最小二乘均值:
library(nlme)
data(Machines)
fm1Machine <- lme(score ~ Machine, data = Machines, random = ~ 1 | Worker )
任何评论和提示将不胜感激。谢谢
最佳答案
lme 和 nlme 通过最大似然或受限最大似然拟合(后者是默认值),因此您的结果将基于其中任何一种方法
summary(fm1Machine)
将为您提供包含均值和标准错误的输出:
....irrelevant output deleted
Fixed effects: score ~ Machine
Value Std.Error DF t-value p-value
(Intercept) 52.35556 2.229312 46 23.48507 0
MachineB 7.96667 1.053883 46 7.55935 0
MachineC 13.91667 1.053883 46 13.20514 0
Correlation:
....irrelevant output deleted
因为您已为固定效应拟合截距,所以您在固定效应结果中得到截距项,而不是 MachineA 的结果。 MachineB 和 MachineC 的结果与截距形成对比,因此要获得 MachineB 和 MachineC 的均值,请将每个值与截距均值相加。但标准错误不是你想要的。
要获得您想要的信息,请拟合模型,使其在固定效应中没有截距项(请参阅固定效应末尾的 -1
:
fm1Machine <- lme(score ~ Machine-1, data = Machines, random = ~ 1 | Worker )
这将为您提供所需的方法和标准错误输出:
....irrelevant output deleted
Fixed effects: score ~ Machine - 1
Value Std.Error DF t-value p-value
MachineA 52.35556 2.229312 46 23.48507 0
MachineB 60.32222 2.229312 46 27.05867 0
MachineC 66.27222 2.229312 46 29.72765 0
....irrelevant output deleted
关于r - 在 nlme 或 lme4 中获得固定效应的广义最小二乘均值,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/8351985/
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