R:lme，无法评估“newdata"上所需级别的组
我正在 R v.3.0.2 上运行 nlme 包中的 lme -模型.我正在尝试使用 predict.lme 提取模型估计值，但它返回一个错误.这是复制错误的代码: my.model = lme(fixed = Maxi ~ Time*Origin, random = ~ 1 |Genotype, method = "REML", weights=varPower(), data=dd)new.
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用 nlme 和 lsoda 拟合一阶方程
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在 lme 模型拟合中提取每个单元的系数及其标准误差
如何在线性混合模型中提取系数(b0 和 b1)及其各自的标准误差(图): 更适合线性模型 使用相同的数据集(df)，以及拟合模型(fitL1):我怎么能得到这样的数据框... 绘图 b0 b0_se b1 b1_se1 2898.69 53.85 -7.5 4.3……………… 解决方案 第一个评论是，这实际上是一个不平凡的理论问题:有一个相当r-sig-mixed-models
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在nlme中指定多个单独的随机效果
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从混合模型获取随机效应矩阵
在下面的代码中，我想知道如何从 lme()对象中的 out 和 Ts library(nlme)? dat
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如何在具有多个嵌套因子级别但没有子集数据的EMMEAN中进行特定的自定义对比
这是我的数据框(我的实际DF有更多的数据点): earing.temp 这是我的模特: mod
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将字符串传递给lme/lmer的"contrasts"参数
我正在编写一个子例程来返回纵向混合效果模型的输出.我希望能够将变量列表中的元素作为结果和预测变量传递到 lme/lmer 中.我还希望能够在这些混合效果模型中指定对比度，但是我很难获取 contrasts()参数以将字符串识别为模型规范中引用的变量名称在同一 lme/lme4 调用中. 这里有一些玩具数据， set.seed(345)A0
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如何使用alternate()从nlme包中循环lme函数?
我正在尝试使用 lapply 循环中的 nlme 包中的> lme 函数.这适用于 如果要为建模功能提供不同的数据集，则可以使用相同的技巧: makeModel
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包含corSpatial对象时glmmPQL崩溃
链接到数据(1170 obs，9个变量，.rd文件) 只需使用 readRDS(file)读取即可. 我正在尝试使用 MASS 包中的 glmmPQL 函数设置GLMM，其中包括随机效果部分并考虑了空间自相关.但是，R(版本:3.3.1)在执行时崩溃. 库(nlme)#设置模型公式fo
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计算并绘制广义非线性模型的95％置信区间
我已经使用 R 包 nlme 和包含的 gnls()函数构建了几个广义的非线性最小二乘模型(指数衰减).我之所以不简单地使用基本的 nls()函数构建非线性最小二乘模型，是因为我希望能够对异方差建模以避免转换.我的模型看起来像这样: 模型
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在NLME中拟合数据的技巧？
当我在nlme中放入数据时，我第一次尝试都没有成功，在 nlme（fit.model）之后，我习惯于看到诸如此类的东西： nlme.formula中的错误（model = mass〜SSbgf（day，w.max，te，tm），random = list（： 步长减半因子降低到PNLS步长中的最小值以下 MEestimate（nlmeSt，grpShrunk）中的错误： 在0级，块
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多层次建模的协方差结构
我有一个多级重复测量数据集，其中约有300位患者，每组最多有10个重复测量可预测肌钙蛋白升高。数据集中还有其他变量，但这里没有包括它们。 我正在尝试使用 nlme 创建一个随机斜率，随机截距模型，其中患者之间的影响不同，时间的影响在不同患者中也不同。当我尝试引入一阶协方差结构以允许由于时间而导致测量值的相关性时，我收到以下错误消息。 `coef
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如何在lme中分别拟合两个随机效果?
我正在nlme软件包中通过REML进行线性混合效果模型拟合.这些是对我有用的代码: # Linear mixed-effects model fit by REML (intercept and not slope) x
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lme()不同的结果各自在Revolution R下运行(应归咎于MKL吗?)
更新(2014年8月):我从来没有深入了解这一点，也从未在Revolution的论坛上得到任何反馈.但是，该问题似乎已在Revolution R 7.2(R 3.0.3，又是学术版本)中得到修复.我将lme()测试运行了几百次，都按预期产生了相等的结果.[更新结束] 我刚刚在新PC上安装了Revolution R 7.0(R 3.0.2)的学术版，并且下面的代码得到了奇怪的结果.每次运行代码
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R:使用as.formula修复模型中的模型调用
我有一个gls模型，在其中我为该模型分配了一个公式(来自另一个对象): equation equation temp.avg ~ I(year - 1950) mod1 mod1 Generalized least squares fit by maxi
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na.fail.default中的错误:对象中缺少值-但没有任何值
我正在尝试使用以下数据运行lme模型: tot_nochc=runif(10,1,15) cor_partner=factor(c(1,1,0,1,0,0,0,0,1,0)) age=runif(10,18,75) agecu=age^3 day=factor(c(1,2,2,3,3,NA,NA,4,4,4)) dt=as.data.frame(cbind(tot_nochc,cor_par
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在nlme中循环
嗨，我正在尝试执行一个循环函数，在每次迭代中都使用一个新的预测变量，但是出现以下错误. Error in model.frame.default(formula = ~age_c + zglobcog + apoee4_carrier + : variable lengths differ (found for 'i') 我使用的数据可以从以下Google驱动器电子表格中获取.
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在R中为lme()循环
我正在尝试在for循环中使用nlme包中的lme函数.我已经尝试了几乎所有的一切，但是没有任何运气.没有循环，我的lme函数可以正常工作.我有681种不同的脂质要分析，因此我需要进行定量分析. 奖金信息: 我使用过str()，并且我的数据在循环之前具有相同的长度 我的数据的简化版本如下: >dput(head("ex.lme(loop)")) structure(list(
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lmer错误:分组系数必须<观察数
我正在尝试对某些数据运行混合效果模型，但是正在努力解决其中一种固定效果，我认为主要是因为这是一个因素吗?！ 样本数据: data4
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