使用来自库MICE()的输入数据集来拟合R中的多水平模型
我刚开始在R中打包mice，但我正在尝试计算popmis中的5个数据集，然后分别匹配lmer()模型with()和最后的pool()。 我认为mice()中的pool()函数不适用于lme4包中的lmer()调用，对吗？ 如果是这样的话，有没有办法编写一个定制的函数，它的作用类似于我下面的案例pool()？ library(mice) library(lme4) imp
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从R中的LME4包捕获融合消息
我想知道是否有办法编写逻辑测试(TRUE/FALSE)来显示lme4包中的模型是否已收敛？ 下面是一个示例，我想捕获是否有任何模型带有收敛警告(即Model failed to converge)消息？ library(lme4) dat
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R：通过混合效应模型循环多个自变量
我希望通过混合效应模型循环使用多个自变量。还有几个类似的问题，但没有一个对我很管用。使用mtcar的示例： data(mtcars) mtcars
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R stargazer、lme4 和 lmerTest 不兼容
这里是R新手.我在使用 lmerTest 和 stargazer 时遇到问题.我按照这里的教程让 stargazer 在 R. 中使用 lme4 http://svmiller.com/blog/2015/02/quasi-automating-the-inclusion-of-random-effects-in-rs-stargazer-package/ 我运行这个例子没有任何问题.
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增加新版本 lmer 的迭代次数?
我刚刚将 lme4 更新到 1.0-4 版本，当我运行 lmer() 时，我之前正在收敛的混合效果模型现在打印出以下警告: 警告信息:In (function (fn, par, lower = rep.int(-Inf, n), upper = rep.int(Inf, :未能在 10000 次评估中收敛 所以，我想尝试增加迭代次数，看看能否解决这个问题.(我必须说我不知道是什么导致了警
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如何将 Afex 或汽车 ANOVA 模型转换为 lmer?观察到的变量
在 afex 包中，我们可以找到这个方差分析的例子: data(obk.long, package = "afex")# 在完整设计上估计混合方差分析:# 可以用以下任何一种方式编写:aov_car(值~治疗*性别+错误(id/(阶段*小时))，数据=obk.long，观察=“性别")aov_4(值~治疗*性别+(阶段*小时|id)，数据=obk.long，观察=“性别")aov_ez("id"
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在 lmer 输出上运行 car Anova 后列出类型错误
我正在尝试在 R 中创建随机效应模型.我想在输出上运行 anova，我已经浏览了一些教程并复制了他们的示例，但我的不是在职的.我在 Anova 上不断收到以下错误: (1:length(names))[-which.term][sapply(names[-which.term],function(term2) is.relative(term, : 无效的下标类型 'list' 我正在
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(p<-ncol(X))== ncol(Y)在glmer中不是TRUE错误
我正在尝试使用 glmer 拟合模型，但不断出现错误: 错误:(p
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glmer对象的预测概率的置信区间，bootMer错误
我需要从逻辑混合效应模型计算95％的置信区间或预测概率，该模型是使用lme4 R软件包的glmer函数创建的.该模型包括稳定的概率加权，以校正分析数据上的选择偏差. 我已经阅读了bootMer函数(lme4程序包)执行基于模型的半参数引导，该过程使获得CI作为分布的分位数(分位数方法)变得很容易. 但是，当我应用功能bootMer时，会产生以下错误: "sfun(对象，nsim
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鼠标的pool.compare给出“错误:类调用对象没有任何扫视方法".用于lmerTest模型
我正在尝试比较使用多个插补构建的两个模型.当我尝试比较模型时，鼠标的pool.compare()给出以下错误:错误:类调用的对象没有扫视方法或错误:'fit1'和'fit0'的插补数不相等，即使我正在使用相同的估算数据集.这是一个可重现的示例: 库(小鼠)图书馆(miceadds)库(lmerTest)小鬼
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替换R中的Lmer系数
在下面的帖子中， 用[r]代替lm系数 我也对改变装有lmer的混合模型的系数感兴趣.例如在以下形式的模型中: mod
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如何在嵌套的logit glmer模型(使用lme4)中获取每个系数的p值?
我正在运行以下代码: 库(lme4)图书馆(NLME)nest.reg2
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在lme4 glmer中缩放预测变量不能解决特征值警告；它不能解决特征值警告.替代优化也没有
我正在使用R中的 lme4 的 glmer 函数分析数据(包括以下内容).我正在建立的模型包含泊松分布的响应变量( obs )，一个随机因子( area )，一个连续偏移量( duration )，五个连续的固定效果( can_perc ， can_n ， time ， temp ， cloud_cover )和一个二项式固定影响因子( burned ).在拟合模型之前，我检查了共线性并删除了所有
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在R:lme4 :: glmer中为逻辑混合模型中的重复测量指定随机效应
我正在寻找反馈，以确定如何正确指定随机效应以说明重复测量设计中的相关性，但是具有多个相关性级别(包括每个预测变量组合的纵向数据 ).结果是二进制的，因此我将拟合逻辑混合模型.我打算使用 lme4 包中的 glmer()函数.如果您想知道这些数据是如何产生的，那么一个例子就是眼动仪:人们的眼睛被“跟踪"到了眼睛.持续30秒，例如在不同级别的预测器下，确定它们是否看着屏幕上的某个对象(因此产生二进制结
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提取Rme中lme4模型随机效应的后验估计和可信区间
我需要从模型中提取随机效应的后验估计和间隔. 出于说明目的，与我正在使用的数据集类似的数据集将是基数R中的 ChickWeight 数据集. 为固定效果提取后验估计和间隔的方法如下: #load程序包图书馆(LME4)#模型m.surv
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lmer的分组错误
我有一个具有以下结构的数据框: >t力(t)'data.frame':699磅.7个变量中:$ Awns:int 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 ...$漏斗:带213级的因子"MEL001"，"MEL002"，..:1 1 2 2 2 3 4 4 4 4 ...$植物:int 1 2 1 3 8 1 1 2
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(MuMIn)全球混合效应模型等级不足时的挖泥机
我正在尝试使用 glmer()和 dredge()在Poisson混合效应模型上运行变量选择.由于几个变量是共线的，因此我使用了 dredge 的子集函数来避免相关变量.但是，要有效使用 dredge()，则需要一个包含所有术语的完整模型-这可能导致完整模型排名不足. [edited Feb 15 2016] 为了给出一个可重复的例子，让我们生成一个随机数据集: dfdat
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在多级logistic回归中，SE怎么能高于1000?
也许我的问题将无法具体说明，但是在拟合glme模型(在R中使用lme4软件包)时，我得到了参数SE = 1000之一，估计参数高达16.该变量是二分变量.我的问题是，考虑到其他参数的参数和SE似乎还可以， 解决方案 这表明您已经完全分开.您应该在没有该协变量的情况下重新运行模型.由于它是一个ME模型，因此您可能需要按级别协变量对结果进行制表，以查看正在发生的情况.更多详细信息将使我们的回答
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在nlme中指定多个单独的随机效果
我正在分析一些鲸鱼旅游数据，并试图在 nlme 包中构建线性混合效应模型，以查看我的解释变量是否会影响鲸鱼和游客之间的相遇时间.(我也愿意在 lme4 中运行此模型.) 我的变量是: mins :遇到时间(响应变量) Id :单独的鲸鱼ID(随机效应) 船只:船只ID(随机效应) 性别:动物的性别 长度:动物的长度 年份 Month (嵌套在 Year 年内). 所以
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LMER的替代优化算法
默认情况下， lme4 包中的函数 lmer 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/2013q1/020075.html ，也可以在 minqa 包 中使用其他优化算法 如何使用 uobyqa 或 newuoa 作为 lmer 的优化算法? 库(lme4)
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