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=μ+α+β+αβ+edimana α sudah diperbaiki tetapi β dan αβacak. 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 adalahstructure(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

Jawaban:

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 ituαβadalah 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 benarβ. 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