我一直在努力将从glmer模型中缩放和居中的模型系数转换回非居中和未缩放的值。 我使用lme4（v1.1.7）包中的GLMM分析了一个数据集。它涉及声学接收器的最大探测范围的计算以及环境变量的影响。 样本数据： dd <- structure(list(SUR.ID = c(1...

我对R语言中的mice包不太熟悉。但是我正在尝试从popmis中填补5个数据集，然后用with()每个数据集分别拟合一个lmer()模型，最后通过pool()函数汇总。 我认为mice()包中的pool()函数无法与lme4包中的lmer()函数一起使用，对吗？ 如果是这样的话，是否有一种...

我希望使用nlme::lme在模型中指定不同的随机效应（底部有数据）。这些随机效应是：1）intercept和position在subject上变化；2）intercept在comparison上变化。使用lme4::lmer很容易实现： lmer(rating ~ 1 + position...

library(lme4) dummy <- as.data.frame(cbind(speed = rpois(100, 10), pop = rep(1:4, each = 25), season = rep(1:2, each = 50), id = seq(1, 100, by...

我希望使用线性混合模型，并在人群水平上进行预测（即仅使用固定效应，将随机效应替换为0）。 示例模型： require(lme4) fm1 <- lmer(Reaction ~ Days + (Days | Subject), sleepstudy) summary(fm1) # v...

假设我们提出了以下线性混合模型（LMM），我们通常称之为fit。 library(lme4) fit <- lmer(Reaction ~ Days + (1 | Subject), data = sleepstudy) 假设我们还想从fit中提取原始公式（即固定效应和随机效应部...

我正在尝试手动在数据上绘制模型估计值。我的实际问题比这个要复杂得多，因此如果可能的话，我希望避免使用predict，并且更愿意理解如何计算这些预测，而不是依赖某个软件包。 （可重现示例的数据在底部。） 因此，我首先运行一个模型，并获取模型估计值和标准误差： library(glmmTMB...

我正在尝试使用随机效应执行逐步模型，可以得到一个BIC值。 lmerTest包表示它可以与lme4一起使用，但是如果我从模型中删除一个自变量（这是一个具有两个选项（TM）的因子），则只能使其工作。 错误代码为： Error in $<-(*tmp*, formula, value...

我有一些关于特定宿主物种在不同纬度下感染病原体多样性的数据。设计包括收集4个不同纬度地区内3个站点的20个个体，因此我有20个个体，嵌套在3个站点，嵌套在4个地点中。 考虑到我的病原体多样性数据是计数数据且有很多零值，所以我一直在探索使用R中lme4::glmer命令的广义线性混合模型来分析...

我想从一个 lmerMod 对象中提取一些结果。 require(lme4) (fm1 <- lmer(Yield ~ 1|Batch, Dyestuff)) 这会产生 Linear mixed model fit by REML ['lmerMod'] Formula: Yie...