使用lm()或glm()函数运行的线性模型或广义线性模型属于固定效应模型(Fixed Effect Model),它假设每个自变量系数以及截距是固定的。 如果假定变量系数或截距会随某分组变量而变化,此时仍然可以使用固定效应模型,也可以选择使用随机效应模型(Random Effect Model)。 以数据集sleepstudy为示例数据,通过下图可以观察Subject变量...
接下来,我们可以使用以下代码示例,构建一个简单的混合效应模型: # 假设数据已加载到data_frame中# 其中response为学生成绩,fixed_effect为教学方法,random_effect为班级model<-lmer(response~fixed_effect+(1|random_effect),data=data_frame)summary(model)# 打印模型摘要 1. 2. 3. 4. 5. 在上面的代码中,resp...
要使用 lmer() 指定这一点,我们在指定随机效果时使用两个pipes而不是一个: # Notice the || in the random effects syntax m2 <- lmer(Reaction ~ Days + (Days || Subject), sleepstudy) summary(m2, corr = FALSE) 1. 2. 3. > summary(m2, corr = FALSE) Linear mixed model fit by REML. t...
## Linear mixed model fit by REML. t-tests use Satterthwaite's method [ ## lmerModLmerTest] ## Data: popular2data ## ## REML criterion at convergence: 4780.5 ## ## Scaled residuals: ## Min 1Q Median 3Q Max ## -3.12872 -0.63857 -0.01129 0.67916 3.05006 ## ## Random effects: ##...
随机效应（Random Effects）： 这些是表示不同单位之间的随机变异的因素，比如不同实验单位、观察组等。
## Fixed effects: ## mean sd 0.025quant 0.5quant 0.975quant mode kld ## (Intercept) -0.126 0.064 -0.256 -0.125 -0.006 -0.122 0 ## AVGIDIST 0.347 0.105 0.139 0.346 0.558 0.344 0 ## ## Random effects: ## Name Model ## ID IID model ...
The fixed-effects parameters describe the general patterns of the data and random-effects parameters describe specific clusters. If the model is nonlinear in the parameters,it is called a nonlinear mixed-effects model (Davidian &Giltinan, 2003)非线性混合模型常常在生物制药领域的分析中会用到，因为...
## lmerModLmerTest] ## Data: popular2data ## ## REML criterion at convergence: 4885 ## ## Scaled residuals: ## Min 1Q Median 3Q Max ## -3.1745 -0.6491 -0.0075 0.6705 3.0078 ## ## Random effects: ## Groups Name Variance Std.Dev. ...
summary(model1)## Linear mixed model fit by REML. t-tests use Satterthwaite's method [## lmerModLmerTest]## Data: popular2data### REML criterion at convergence: 4948.3### Scaled residuals:## Min 1Q Median 3Q Max## -3.2091 -0.6575 -0.0044 0.6732 2.9755### Random effects:## Groups ...
summary(model1)## Linear mixed model fit by REML. t-tests use Satterthwaite's method [## lmerModLmerTest]## Data: popular2data### REML criterion at convergence: 4948.3### Scaled residuals:## Min 1Q Median 3Q Max## -3.2091 -0.6575 -0.0044 0.6732 2.9755### Random effects:## Groups ...