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r - 在 nlme 和 lme4 中拟合相同的模型

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-01 16:20:49 25 4
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数据来自here

library(nlme)
dat0 <- read.table("aids.dat2",head=T)
dat1 <- dat0[dat0$day<=90, ] # use only first 90-day data
dat2 <- dat1[!apply(is.na(dat1),1,any),] # remove missing data

# Next, let's treat the data as longitudinal (or grouped) data
aids.dat <- groupedData(lgcopy ~ day | patid, data=dat2)

# A NLME model fit, with random effects on all 4 parameters
start <- c(10,0.5,6,0.005) # starting value

aids.dat$log10copy = log10(aids.dat$lgcopy)

nlme.fit <- nlme(log10copy ~ exp(p1-b1*day) + exp(p2-b2*day + 1),
fixed = list(p1 ~ 1, b1 ~ 1, p2 ~ 1, b2 ~ 1),
random = list(patid = pdDiag(list(p1 ~ 1, b1 ~ 1, p2 ~ 1, b2 ~ 1))),
data =aids.dat, start=c(start))
summary(nlme.fit)

在这里,我使用 nlme 拟合非线性混合效应模型在 nlme包裹。该模型有 4 个固定效应和 4 个随机效应。我在方差-协方差矩阵上指定了一个对角结构,每个 patid形成一个团体。

library(lme4)
deriv_mod <- deriv( ~ exp(p1 - b1*t) + exp(p2 - b2*t + 1),
c("p1", "b1", "p2", "b2"), function(t, p1, b1, p2, b2){})
nlmer.fit <- nlmer(deriv_mod ~ list(p1 ~ 1, b1 ~ 1, p2 ~ 1, b2 ~ 1) +
list(p1 ~ 1, b1 ~ 1, p2 ~ 1, b2 ~ 1), data = aids.dat, start = c(start))

在这里,我想使用lme4来拟合相同的模型。包裹。从文档看来 formula对于 nlmer还必须有一个渐变分量,因此我使用了 deriv功能第一。但是,我不确定如何指定其余参数?

deriv_mod ~ list(p1 ~ 1, b1 ~ 1, p2 ~ 1, b2 ~ 1) + 
list(p1 ~ 1, b1 ~ 1, p2 ~ 1, b2 ~ 1)

是指定4个固定效果(在第一个列表对象中)及其对应的4个随机效果(在第二个列表对象中)。但是,我不太确定如何指定对角方差-协方差结构并确保观察结果按 patid 分组。 ,就像我在 random = list(patid = pdDiag(list(p1 ~ 1, b1 ~ 1, p2 ~ 1, b2 ~ 1))) 中指定的那样与 nlme

最佳答案

指定固定效应 FE1 ... FE4 和独立随机效应 RE1 ... RE4 的标准方法如下所示

mod_fit <- lme4::nlmer(Y ~ FE1 + FE2 + FE3 + FE4 + 
(1|RE1) + (1|RE2) + (1|RE3) + (1|RE4), data= dat)

nlme 包的语法与 lme4 包略有不同。

mod_fit <- nlme::nlme(Y ~ FE1 + FE2 + FE3 + FE4 + 
(1|RE1) + (1|RE2) + (1|RE3) + (1|RE4),
fixed= FE1 + FE2 + FE3 + FE4 ~ Y,
groups= 1 ~ RE1 + RE2 + RE3 + RE4,
data= dat)

也就是说,我不确定我完全理解你的问题的细微差别,所以你的情况可能意味着这需要稍微修改。如果您提供意见,我很乐意根据需要修改我的答案

关于r - 在 nlme 和 lme4 中拟合相同的模型,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/44751663/

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