lme
位于 nlme
包(package)。 说明
该通用函数符合 Laird 和 Ware (1982) 中说明的公式中的线性混合效应模型,但允许嵌套随机效应。组内误差允许相关和/或具有不等方差。
本页介绍了公式方法;方法 lme.lmList
和 lme.groupedData
单独记录。
用法
lme(fixed, data, random, correlation, weights, subset, method,
na.action, control, contrasts = NULL, keep.data = TRUE)
## S3 method for class 'formula'
lme(fixed, data, random, correlation, weights, subset, method,
na.action, control, contrasts = NULL, keep.data = TRUE)
## S3 method for class 'lme'
update(object, fixed., ..., evaluate = TRUE)
参数
object |
继承自类 |
fixed |
说明模型的 fixed-effects 部分的两侧线性公式对象,响应位于 对以下公式的支持有限 |
fixed. |
对fixed-effects 公式的更改 - 有关详细信息,请参阅 |
data |
包含 |
random |
可选地,以下任何一项:(i) |
correlation |
说明组内相关结构的可选 |
weights |
可选的 |
subset |
一个可选表达式,指示应在拟合中使用的 |
method |
一个字符串。如果 |
na.action |
一个函数,指示当数据包含 |
control |
估计算法的控制值列表,用于替换函数 |
contrasts |
可选列表。请参阅 |
keep.data |
逻辑: |
... |
该泛型的某些方法需要额外的参数。此方法中没有使用任何内容。 |
evaluate |
如果 |
细节
fixed
中的 offset
术语自 3.1-157 (2022-03) 起是一个错误:之前它们被默默地忽略。
值
代表线性混合效应模型拟合的 "lme"
类对象。 print
、 plot
和 summary
等通用函数具有显示拟合结果的方法。有关配合的组成部分,请参阅lmeObject
。函数 resid
、 coef
、 fitted
、 fixed.effects
和 random.effects
可用于提取其某些组件。
注意
该函数不会在内部进行任何缩放:当响应缩放时优化效果最好,因此其方差约为 1。
例子
fm1 <- lme(distance ~ age, data = Orthodont) # random is ~ age
fm2 <- lme(distance ~ age + Sex, data = Orthodont, random = ~ 1)
summary(fm1)
summary(fm2)
作者
José Pinheiro and Douglas Bates bates@stat.wisc.edu
参考
The computational methods follow the general framework of Lindstrom
and Bates (1988). The model formulation is described in Laird and Ware
(1982). The variance-covariance parametrizations are described in
Pinheiro and Bates (1996). The different correlation structures
available for the correlation
argument are described in Box,
Jenkins and Reinsel (1994), Littell et al (1996), and Venables and
Ripley (2002). The use of variance functions for linear and nonlinear
mixed effects models is presented in detail in Davidian and Giltinan
(1995).
Box, G.E.P., Jenkins, G.M., and Reinsel G.C. (1994). Time Series Analysis: Forecasting and Control, 3rd Edition, Holden-Day.
Davidian, M. and Giltinan, D.M. (1995). Nonlinear Mixed Effects Models for Repeated Measurement Data, Chapman and Hall. doi:10.1201/9780203745502.
Laird, N.M. and Ware, J.H. (1982). Random-Effects Models for Longitudinal Data. Biometrics 38, 963-974. doi:10.2307/2529876.
Lindstrom, M.J. and Bates, D.M. (1988). Newton-Raphson and EM Algorithms for Linear Mixed-Effects Models for Repeated-Measures Data. Journal of the American Statistical Association 83, 1014-1022. doi:10.2307/2290128.
Littell, R.C., Milliken, G.A., Stroup, W.W., and Wolfinger, R.D. (1996). SAS Systems for Mixed Models, SAS Institute.
Pinheiro, J.C. and Bates., D.M. (1996). Unconstrained Parametrizations for Variance-Covariance Matrices. Statistics and Computing 6, 289-296. doi:10.1007/BF00140873.
Pinheiro, J.C., and Bates, D.M. (2000). Mixed-Effects Models in S and S-PLUS, Springer. doi:10.1007/b98882.
Venables, W.N. and Ripley, B.D. (2002). Modern Applied Statistics with S, 4th Edition, Springer-Verlag. doi:10.1007/978-0-387-21706-2.
也可以看看
corClasses
, lme.lmList
, lme.groupedData
, lmeControl
, lmeObject
, lmeStruct
, lmList
, pdClasses
, plot.lme
, predict.lme
, qqnorm.lme
, residuals.lme
, reStruct
, simulate.lme
, summary.lme
, varClasses
, varFunc
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注:本文由纯净天空筛选整理自R-devel大神的英文原创作品 Linear Mixed-Effects Models。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。