Bagaimana cara menentukan efek acak di lme?

8

Saya telah mencari ini online selama berjam-jam tetapi tidak ada posting online yang saya cari. Pertanyaan saya sangat mudah diimplementasikan dalam prosedur campuran SAS Proc tetapi saya tidak yakin bagaimana melakukannya dalam paket lme dan / atau lmer. Anggaplah, saya punya model, $y = \mu + \alpha + \beta +\alpha\beta + e$ dimana $\alpha$ sudah diperbaiki tetapi $\beta$ dan $\alpha\beta$ acak. Kode R saya adalah

 f1 = lme(y ~ factor(a), data = mydata,
     random = list(factor(b) = ~ 1, factor(a):factor(b) = ~ 1))

Kesalahan: tidak terduga =di:

 f1 = lme(y ~ factor(a), data = mydata,
          random = list(factor(a) =

Bisakah seseorang tolong beri tahu saya cara menentukan efek acak ini di lme? banyak terima kasih sebelumnya

r mixed-model cross-validation biostatistics

— Tu.2
sumber

Ini membantu untuk menggunakan dputuntuk mendapatkan kode yang diperlukan untuk membuat kembali data Anda. Dari komentar yang Anda tinggalkan, hasilnya adalah

structure(list(method = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,  1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("1", "2"), class = "factor"),  day = structure(c(1L, 1L, 2L, 2L, 3L, 3L, 4L, 4L, 1L, 1L,  2L, 2L, 3L, 3L, 4L, 4L), .Label = c("1", "2", "3", "4"), class = "factor"),  level = c(142.3, 144, 134.9, 146.3, 148.6, 156.5, 152, 151.4,  142.9, 147.4, 125.9, 127.6, 135.5, 138.9, 142.9, 142.3)), .Names = c("method",  "day", "level"), row.names = c(NA, -16L), class = "data.frame")

— Aaron meninggalkan Stack Overflow

12

Coba ini, ini adalah cara standar untuk melakukan plot split. Notasi /berarti metode tersebut bersarang dalam satu hari.

lme(level~method, random=~1|day/method, data=d)

— Aaron meninggalkan Stack Overflow
sumber

Hai Aaron, Terima kasih banyak. Output R Anda persis sama dengan output SAS dan buku teks. Tapi Kenapa kita harus menggunakan "nested" dalam sintaks R. Karena di dalam buku teks, itu jelas menyatakan itu

α β

$\alpha\beta$ adalah istilah interaksi acak dan saya juga menggunakan istilah interaksi acak dalam SAS. Bisakah Anda memberi tahu saya mengapa / bagaimana menentukan efek interaksi acak di lme, jika memungkinkan? terima kasih banyak Tu.2

— Tu.2

3

Pertanyaan Anda bukan tentang sintaks R, ini tentang apa artinya bersarang. Nesting B dalam A (dengan A / B) menciptakan dua variabel, A dan interaksi antara A dan B, yang persis seperti yang Anda gambarkan.

— Aaron meninggalkan Stack Overflow

Hai, Ini penjelasan yang bagus. Terima kasih banyak.

— Tu.2

2

Akan sangat membantu jika Anda menyediakan data.frame. Sekarang tidak jelas apa itu faktor pengelompokan. Saya menilai itu benar $\beta$ . Maka dalam lmenotasi model Anda harus ditulis sebagai berikut:

lme(y~a,random=~a|b, data=mydata)

— mpiktas
sumber

Hai mpiktas, terima kasih atas tanggapan Anda tetapi hasil R sangat berbeda dari prosedur campuran SAS proc. Output SAS sama dengan jawaban dalam buku teks (Kuehk RO. 1999. Desain eksperimen: prinsip statistik desain dan analisis penelitian, edisi ke-2). Dataset adalah metode tingkat hari 1 1 142.3 1 1 144.0 1 2 134.9 1 2 146.3 1 3 148.6 1 3 156.5 1 4 152.0 1 4 151.4 2 1 142.9 2 1 147.4 2 2 125.9 2 2 127.6 2 3 135.5 2 3 138.9 2 4 142.9 2 4

— 142.3