在nlme或lme4中获取固定效应的广义最小二乘均值

Question

使用model.tables函数可以获取aov对象的最小二乘均值及其标准误差：

npk.aov <- aov(yield ~ block + N*P*K, npk)
model.tables(npk.aov, "means", se = TRUE)

我想知道如何从nlme或lme4对象中获取广义最小二乘均值及其标准误差：

library(nlme)
data(Machines)
fm1Machine <- lme(score ~ Machine, data = Machines, random = ~ 1 | Worker )

任何评论和提示都将不胜感激。谢谢。

- MYaseen208

Answer 1

和通过最大似然或受限制的最大似然拟合，因此您的结果将基于这些方法之一。

summary(fm1Machine)将为您提供包括均值和标准误差在内的输出：

....irrelevant output deleted
Fixed effects: score ~ Machine 
               Value Std.Error DF  t-value p-value
(Intercept) 52.35556  2.229312 46 23.48507       0
MachineB     7.96667  1.053883 46  7.55935       0
MachineC    13.91667  1.053883 46 13.20514       0
 Correlation: 
....irrelevant output deleted

因为您在固定效应中添加了一个截距，所以固定效应结果中会出现一个截距项，而不是MachineA的结果。MachineB和MachineC的结果与截距进行对比，因此要获取MachineB和MachineC的平均值，请将每个值添加到截距的平均值中。但标准误差并非您想要的。

为了获取所需信息，请调整模型，使其在固定效应中没有截距项（请参见固定效应末尾的“-1”）：

fm1Machine <- lme(score ~ Machine-1, data = Machines, random = ~ 1 | Worker )

这将为您提供所需的手段和标准误差输出：

....irrelevant output deleted
Fixed effects: score ~ Machine - 1 
            Value Std.Error DF  t-value p-value
MachineA 52.35556  2.229312 46 23.48507       0
MachineB 60.32222  2.229312 46 27.05867       0
MachineC 66.27222  2.229312 46 29.72765       0
....irrelevant output deleted

- Michelle

Answer 2

引用Douglas Bates的话：

http://markmail.org/message/dqpk6ftztpbzgekm

"我强烈怀疑对于大多数用户而言，lsmeans的定义是“当我使用lsmeans语句时从SAS获得的数字”。我建议获取这些数字的方法是购买SAS许可证并使用SAS来拟合您的模型。"

- Dieter Menne