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glmmPQL
中多重随机效应的语法是什么?
使用 glmer
我的代码如下所示:
fit<- glmer(A~B+C+ (1 | D)+ (1 | E), family = gaussian, data=data)
如何使用 glmmPQL
重写完全相同的东西?
我在尝试:
fit<- glmmPQL(A~B+C, random=c (~1 | D, ~1 | E), family = gaussian, data=data)
但它给出了一个错误。
glmer
和 glmmPQL
之间的主要区别是什么?
最佳答案
根据您提供的示例,带有 glmmPQL
的模型将指定为:
fit <- glmmPQL(A ~ B + C, random = list(D = ~1, E = ~1), family = gaussian, data = data)
AFAIK,glmer
(由包 lme4
提供)和 glmmPQL
(依赖函数 )之间的主要区别lme
,来自 nlme
pacakge)是 nlme
中使用的参数估计算法未针对处理与稀疏相关的交叉随机效应进行优化设计矩阵,而lme4
利用了这种结构;请参见 Pinheiro & Bates,“S 和 S-PLUS 中的混合效应模型”,Springer,2000 年,第 163 页。进一步引用 lmer/glmer
和 lme 之间的差异
是通常的:
https://stats.stackexchange.com/questions/64226/lme-and-lmer-comparison https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help/2006-October/115572.html
关于R:GLMM glmer 与 glmmPQL,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/32038355/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!