R simulate.lme 模拟 lme 模型的结果

说明

模型 object 适合数据。使用参数的拟合值，模拟来自该模型的nsim新数据向量。 object 和 m2 均通过最大似然 (ML) 和/或受限最大似然 (REML) 拟合每个模拟数据向量。

用法

## S3 method for class 'lme'
simulate(object, nsim = 1, seed = , m2,
         method = c("REML", "ML"), niterEM = c(40, 200), useGen, ...)

参数

object	从类 "lme" 继承的对象，表示拟合的线性混合效应模型，或包含 lme 模型规范的列表。如果以列表形式给出，它应包含组件 fixed 、 data 和 random 以及适合调用 lme 的值。该参数定义了空模型。
m2	"lme" 对象或列表，例如包含第二个 lme 模型规范的 object。这个论点定义了替代模型。如果以列表形式给出，则仅需要指定在模型 object 和 m2 之间发生变化的规范部分。
seed	传递给 set.seed 的可选整数。默认为随机整数。
method	可选的字符数组。如果它包含 "REML"，则通过最大化受限对数似然来拟合模型。如果它包含"ML"，则对数似然最大化。默认为 c("REML", "ML") ，在这种情况下两种方法都会使用。
nsim	一个可选的正整数，指定要执行的模拟次数。默认为 1 。这已经改变了。以前默认值为 1000。
niterEM	长度为 2 的可选整数向量，给出将 object 和 m2 拟合到每个模拟数据集时要应用的 EM 算法的迭代次数。默认为 c(40,200) 。
useGen	可选的逻辑值。如果 TRUE ，则 nlminb 优化器与对数似然的数值导数一起使用。如果是 FALSE ，则 nlm 算法与解析梯度一起使用。默认值取决于 object 和 m2 中使用的 "pdMat" 类：如果两者都是标准类(请参阅 pdClasses )，则默认为 FALSE ，否则默认为 TRUE 。
...	可选的附加参数。没有一个被使用。

值

类 simulate.lme 的对象，其组件为 null 和 alt 。其中每个都有分量 ML 和/或 REML，它们是矩阵。名为 seed 的属性包含用于随机数生成器的种子。

例子

orthSim <-
   simulate.lme(list(fixed = distance ~ age, data = Orthodont,
                     random = ~ 1 | Subject), nsim = 200,
                m2 = list(random = ~ age | Subject))

作者

José Pinheiro and Douglas Bates bates@stat.wisc.edu

参考

Pinheiro, J.C., and Bates, D.M. (2000) Mixed-Effects Models in S and S-PLUS, Springer.

也可以看看

lme , set.seed