lme4 相关问题

我已经运行了模型：型号 2 <- lmer(tas ~ station + (1|date), data = all5) where station is a categorical variable with 4 levels. I want to check for variance homogeneity. I find...

r regression lme4 mixed-models lmertest

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估计来自多个 lme4 对象的预测值

我正在我的数据集上运行混合效果模型，图书馆（lme4）数据（蛋糕）每个数据集都是更大数据集的子集子集（蛋糕，食谱==“A”）子集（蛋糕，食谱==“B”）子...

r tidyverse prediction lme4

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DID 中的过度拟合

如何测试用于运行 DID 的 LMER 模型的过度拟合？我唯一能想到的就是工商银行调整后的 R 平方使用子集一次又一次地运行模型有没有另一种方法可以做...

regression lme4 overfitting-underfitting

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如何在 geom_smooth 中使用 lmer

我的混合效应模型非常简单，一个结果，一个协变量，一个随机截距。类似的东西。 # 直接从URL下载数据网址<- "https://raw.githubusercontent.com/

r ggplot2 plot lme4

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在模拟研究中计算 lmer() 模型：系数误差()：下标越界

我尝试模拟多级数据以进行模拟研究，系统地改变 ICC。下面的例子中dgp是模拟数据的函数，onesimulation就是一个分析，

r simulation lme4

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lmer：具有随机截距的混合效应模型的误差 - 每个分组因子的水平数必须为 < number of observations

我目前正在尝试运行一个混合模型解决方案，以根据目标年龄和性别（种族控制）参与者的交叉性来检查热情和能力评级的差异

r lme4 mixed-models

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lme4 导致三向交互的奇点警告

我有一个嵌套数据，即实验者（experimenter_1_2：2 个值）中的单元格（编号：240 个值）和 3 个不同的治疗组（cis_0_1：2 个值，rt_0_1：2 个值，

r lme4 mixed-models random-effects

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具有因子的混合模型的功率模拟

我正在尝试计算混合模型中固定效应的功效，其中两个变量被编码为因子（以测试线性或二次效应）。但是当我运行 powerSim 时，结果甚至显示 0%

r lme4

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解释 lmer 中分类预测变量的交互系数

我有 4 个我想比较的混合效应模型——每个模型都具有完全相同的结构，但结果变量不同（请参见下面的摘要图）。我需要一个统计测试是否有效...

r lme4 mixed-models interaction

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如何在混合模型公式中只包含特定的因子值？

我是 Stack Overflow 的新手，提前致歉，因为这很可能是一个非常基本的问题，但是，根据下面的数据，我只想将几个治疗组纳入我的

syntax categorical-data lme4 mixed-models r-model-formula

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glmmTMB_phylo：矩阵中的错误::rankMatrix（TMBStruc$data.tmb[[whichX]]）：长度（d<- dim(x)) == 2 is not TRUE

我正在尝试运行以下模型： mod1<- phylo_glmmTMB(response ~ sv1 + # sampling variables sv2 + sv3 + sv4 + sv5 + sv6 + sv7 + (1|phylo) + (1|reference_id), #random effects ziformula ...

r lme4 glmmtmb tmb

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增加行来制作一个完整的长数据集，用于纵向数据分析。

我正在处理一个长格式的纵向数据集，每个人有1、2或3个时间点。为了执行某些分析，我需要确保每个人有相同的行数......。

r add rows lme4 longitudinal

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在不使用R中的lme4包的情况下估计混合级逻辑回归系数。

我有一个包含37000个实例的两级数据集，代表了199个科目的选择。我必须在逻辑回归中估计199个个体的系数。我已经手动完成了...

r subset logistic-regression lme4 mixed-models

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对GLMM使用confint()估计CI会导致zetafun(np,ns)的误差。

我有一个二元变量的GLMM，使用R版本3.6.2和lmerTEST 3.1-2，我想得到置信区间。所以我使用了confint()函数。这里：model71