r - 允许 gls 中的相关参数取决于分组因子

Question

下面是我遇到的问题的 MWE。我使用的是 nlme 包中的 Orthodont 数据集，该数据集包含 27 名 child (16 名女孩，11 名男孩)的 4 次测量结果。为了对相关性进行建模，我通过指定 correlation = corSymm(form = ~1|Subject) 使用非结构化协方差结构。我允许不同测量场合的非恒定方差，但我也希望允许男孩和女孩的方差-协方差参数不同(例如，因为男孩的测量值之间的相关性可能高于/低于女孩)。我可以通过指定权重 = varIdent(form = ~1|age*Sex) 来允许方差参数的这种异质性，但是有人知道如何允许/指定相关参数的这种异质性吗？

我知道通过在 repeated 语句 ( http://support.sas.com/documentation/cdl/en/statug/63033/HTML/default/viewer.htm#statug_mixed_sect019.htm ) 中指定 group 选项，这在 SAS proc mix 中是可能的，但我还没有找到在 R 中处理这个问题的方法。

非常感谢!

library(nlme)
head(Orthodont)
fit <- gls(distance ~ age * Sex, correlation = corSymm(form = ~1|Subject),
           weights = varIdent(form = ~1|age*Sex), data = Orthodont, na.action = na.exclude)

Answer 1

我不完全确定这就是您正在寻找的内容，但请尝试一下:

fit <- gls(distance ~ age * Sex,
           correlation = corSymm(form = ~1|Subject/Sex),
           weights = varIdent(form = ~1|age*Sex), 
           data = Orthodont, na.action = na.exclude)

它适合男性和女性完全独立的日常相关性。如果你运行

summary(fit)

它非常清楚地表明了这一点。