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我正在尝试使用 lmer 函数运行混合效果模型。我的实验包括使用一些相同的个体在不同温度下的代谢率(一些缺失数据)。文本文件的结构如下所示:
> str(data.by.animal)
'data.frame': 18 obs. of 17 variables:
$ animal: Factor w/ 18 levels "08_03","08_07",..: 17 6 5 10 15 14 11 12 16 9 ...
$ temp : int 2 0 -2 -4 -6 -8 -10 -12 -14 -16 ...
$ X2 : num 0.0129 0.0176 0.0132 NA 0.0144 0.0133 0.0101
当我运行脚本时 [model_1 <- lmer(X2 + X0 + X.2 + X.4 + X.6 + X.8 + X.10 + X.12 + X.14 + X.16 + X.18 + X.20 + X.22 + X.24 + X.26 ~ temp + (1 | animal), data.by.animal)]
我得到以下信息:[Error in FUN(X[[1L]], ...) : Invalid grouping factor specification, animal]
尽管在这里查阅了“The R Book”和其他答案,但我仍然不知道哪里出错了。
最佳答案
我在使用 lmer 时也遇到了这个问题。当我检查我的数据时,我发现几个变量的值是 NA(重新缩放的结果)。排除掉那些变量后,问题就解决了。
关于r - lmer 模型中的分组因子规范无效,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/19015943/
我有一个包含 142 个数据条目的数据集:两次测量 121 个人(两年,治疗前和治疗后,年份 = 0 或 1),第二年有 46 个人在处理区,其余在控制区绘图(处理 = 0 或 1)。以下是一些示例数
我正在尝试编写一个函数来收集我在脚本中经常使用的一些调用 我在我的例子中使用了 lme4 包的 sleepstudy 数据 这是我开始使用的功能(的简化版本): trimModel1 <- funct
我经常遇到这个问题:我想用约束拟合多级回归。我不知道该怎么做。我通常最终会使用 lavaan,因为它允许对回归系数设置约束。但它仍然不能有随机斜率模型(只有随机截距,事实是我也不知道如何在 lavaa
我有一个具有以下结构的数据框: > t str(t) 'data.frame': 699 obs. of 7 variables: $ Awns : int 0
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lme4 包中的函数lmer 默认使用minqa 包中的bobyqa 作为优化算法。 根据以下帖子https://stat.ethz.ch/pipermail/r-sig-mixed-models/2
我正在使用 lme4 运行混合模型在 R: full_mod3=lmer(logcptplus1 ~ logdepth*logcobb + (1|fyear) + (1 |flocation), da
我有一些纵向数据,我想从中获得指定时间的预测均值。该模型包括 2 个项,它们的交互作用和时间变量的样条项。当我尝试获取预测均值时,我得到“mm %*% fixef(m4) 中的错误:不一致的参数” 我
我目前正在尝试帮助一位同事,但我根本找不到解决方案。所以我希望其他人可以帮助我们。 我有一个数据集,其中包含使用不同研究设计评估的权重数据,针对不同研究中的不同物种(一项研究包括多种设计和多种物种)。
我正在为具有 4 个级别的预测器 root.type 上的单个响应变量运行线性混合模型;当我运行模型时,我只想要有关整个因素的信息,但它一直将其拆分为多个级别。有什么想法吗? Ca.auto |t|)
当您有一个包含大量因素和相互作用的多级模型时,固定效应矩阵的相关性大小可能会变得非常大且不清楚。 我可以使用 symbolic.cor=T打印方法中的参数以更清晰地打印摘要,如下所示: ratbrai
我想使用回归模型而不是“方差分析”(AOV)函数在 R 中运行重复测量方差分析。 这是我的 3 个主题内因素的 AOV 代码示例: m.aov<-aov(measure~(task*region*ac
我对混合模型使用了以下语法,然后 step 但它不起作用。 它通常是这样工作的还是我实际上不能使用 lmer 使用反向消除?谢谢! fullmodel<-lmer(Eeff~NDF+ADF+CP+NE
我有四个位置和四个基板的移植实验(取自每个位置)。我已经确定了每个位置和基质组合中每个种群的存活率。本实验重复 3 次。 我创建了一个 lmm 如下: Survival.model <- lmer(S
我需要提取 standard error来自 lmer 输出的方差分量. library(lme4) model <- lmer(Reaction ~ Days + (1|Subject), slee
我在 R 装了一个模型与 lmer() -功能来自 lme4包裹。我缩放了因变量: mod fixef(mod) (Intercept) X1 X2
我已经拟合了一个 lmer 模型,现在我正在尝试根据实际系数而不是缩放系数来解释系数。 我的顶级模特是: lmer(logcptplus1~scale.t6+scale.logdepth+(1|lo
我刚刚将 lme4 更新到 1.0-4 版,当我运行 lmer() 时,我之前收敛的混合效果模型现在会打印此警告: Warning message: In (function (fn, par, lo
我曾经使用下面的代码来计算 lmer 模型的标准化系数。但是,随着 lme 的新版本,返回对象的结构发生了变化。 如何调整函数 stdCoef.lmer 以使其与新的 lme4 版本一起使用? # I
我正在尝试在 drake 计划中安装一些 lme4::lmer 模型,但出现错误 'data' not found, and some variables missing from formula e
我是一名优秀的程序员,十分优秀!