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我试图从使用 lme
构建的模型中提取随机结构,但除了固定公式之外,我似乎什么也得不到。例如。,
library(nlme)
fm1 <- lme(distance ~ age, Orthodont, random = ~ age | Subject)
deparse(terms(fm1))
# "distance ~ age"
lmer
来说是可能的使用
findbars()
:
library(lmerTest)
fm2 <- lmer(Reaction ~ Days + (Days | Subject), sleepstudy)
findbars(formula(fm2))
# [[1]]
# Days | Subject
# ~ age | Subject
# (Days | Subject)
regexpr
来解决这个问题但我也希望这适用于更复杂的结构(多个随机斜率、嵌套随机变量等),这可能包括加性或随机斜率。谢谢!
最佳答案
您可以通过以下方式访问这些
fm1$call$fixed
# distance ~ age
fm1$call$random
# ~age | Subject
关于r - 从 nlme 对象中提取随机公式,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/26912618/
我正在尝试运行一个线性混合模型,在 57 个不同的时间点重复测量。但我不断收到错误消息: Error in solve.default(estimates[dimE[1L] - (p:1), dimE
我目前正在使用 nlme 执行混合效果回归。 我想通过为 nlme 调用中的参数提供上限和下限来执行约束优化。 这可能吗? 最佳答案 如果将上限定义为向量 upper_bounds,其长度与传递给 n
我正在尝试将交叉非线性随机效应模型拟合为前面提到的线性随机效应模型 in this question在这个 mailing list post使用 nlme 包。不过,无论我尝试什么,我都会收到错误。
我试图从使用 lme 构建的模型中提取随机结构,但除了固定公式之外,我似乎什么也得不到。例如。, library(nlme) fm1 <- lme(distance ~ age, Orthodont,
library(nlme) model model2 Nonlinear mixed-effects model fit by maximum likelihood Model: height
线性混合效应模型传统上按以下方式制定。 Ri = Xi × β + Zi × bi + εi 其中 β 代表估计的固定效应,Z 代表随机效应。 X 因此是经典设计矩阵。使用 R,我希望能够在使用 nl
library(nlme) Loblolly$age2 <- as.factor(ifelse(Loblolly$age < 12.5, 0, 1)) 在这里我定义了一个我感兴趣的二元协变量。 mod
我在线性混合模型中有两个因素。因子 A 被视为固定效应,因子 B 被视为随机效应并嵌套在因子 A 中。谁能告诉我如何使用 nlme R 包做到这一点? 我知道 lme( response~ facto
我可以使用 summary(fm1) 从 nlme 摘要中提取固定效果.但苦于如何获得Random effects:部分。 fm1 VarCorr(fm1) Subject = pdLogChol(a
当我在 nlme 中拟合数据时,我第一次尝试从未成功,之后 nlme(fit.model)我习惯于看到这样的事情: Error in nlme.formula(model = mass ~ SSbgf
我有使用以下代码的包 NLME 的问题: library(nlme) x <- rnorm(100) z <- rep(c("a","b"),each=50) y <- rnorm(100) test
我有一个混合效应模型,我想删除随机效应协方差矩阵中的一些相关性以减少自由度。为此,我认为我应该使用 pdBlocked 但无法获得正确的语法来获得我想要的具体内容。 示例代码: library(nlm
我正在尝试构建一个标准的 translog 需求函数,它是: lnY = lnP + lnZ + lnY*lnZ + lnY^2 + lnZ^2 其中 Y = 需求,P = 价格,Z = 收入。 但是
我已经使用 nlme() 安装了一个模型来自 package nlme . 现在我想模拟一些预测区间,考虑到参数的不确定性。 为此,我需要提取固定效应的方差矩阵。 据我所知,有两种方法可以做到这一点:
我想使用 nlme::lme 在模型中指定不同的随机效应(底部数据)。随机效应是:1) intercept和 position变化超过 subject ; 2) intercept变化超过 compa
我有长格式的纵向数据,对于前两个主题,它看起来像这样: id X M Y 1 1 0 M1 2.53 2 1 0 M2 1.45 3 1 0 M3 1.17 4 1 0 M
我使用 nlme 包计算了一个线性混合模型。我正在评估心理治疗并使用治疗条件和测量点作为预测指标。我使用 emmans 包进行了事后比较。到目前为止一切顺利,一切顺利,我期待着完成我的论文。只剩下一个
我正在尝试构建一个 nonlinear mixed effects model COVID-19 数据与来自不同国家的每日病例数拟合成钟形曲线(随机效应在国家层面)。 数据表太大,无法包含在帖子中,但
有没有办法在 nlme 包 lme 模型中获得随机项的方差? Random effects: Formula: ~t | UID Structure: General positive-defin
我尝试使用 nlme 和 lsoda 拟合一阶微分模型。基本思想如下:我首先定义允许生成微分方程解的函数: library(deSolve) ODE1 编辑 我尝试按照mikeck的建议进行修改:
我是一名优秀的程序员,十分优秀!