R residuals.lme 提取lme殘差

說明

通過從響應向量中減去該級別的擬合級別(並除以估計的組內標準誤差，如果是 type="pearson" )即可獲得級別 i 的殘差。 i 級別的擬合值是通過將總體擬合值(僅基於固定效應估計)和隨機效應對小於或等於 i 的分組級別的擬合值的估計貢獻相加而獲得的。

用法

## S3 method for class 'lme'
residuals(object, level = Q,
          type = c("response", "pearson", "normalized"), asList = FALSE, ...)

參數

object	繼承自類 "lme" 的對象，表示擬合的線性混合效果模型。
level	一個可選的整數向量，給出用於從 object 中提取殘差的分組級別。級別值從最外層到最內層分組增加，級別零對應於總體殘差。默認為最高或最內層的分組。
type	一個可選字符串，指定要使用的殘差類型。如果 "response" ，默認情況下，使用 “raw” 殘差(觀察到的擬合)；否則，如果 "pearson" ，則使用標準化殘差(原始殘差除以相應的標準誤差)；否則，如果 "normalized" ，則使用歸一化殘差(標準化殘差預乘以估計誤差相關矩陣的逆平方根因子)。使用參數的部分匹配，因此隻需提供第一個字符。
asList	可選的邏輯值。如果 TRUE 並在 level 中給出單個值，則返回的對象是一個列表，其中殘差按組劃分；否則，根據 level 的長度，返回值是向量或數據幀。默認為 FALSE 。
...	該泛型的某些方法需要額外的參數。此方法中沒有使用任何內容。

值

如果在 level 中指定了單級分組，則返回值是按組分割殘差的列表 ( asList = TRUE ) 或具有殘差的向量 ( asList = FALSE )；否則，當 level 中指定多個分組級別時，返回的對象是一個數據幀，其中的列由不同級別的殘差和分組因子給出。對於矢量或數據幀結果，應用 naresid 方法。

例子

fm1 <- lme(distance ~ age + Sex, data = Orthodont, random = ~ 1)
head(residuals(fm1, level = 0:1))
summary(residuals(fm1) /
        residuals(fm1, type = "p")) # constant scaling factor 1.432

作者

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

也可以看看

lme , fitted.lme