Comment adapter le modèle pour la conception croisée et imbriquée en utilisant la fonction lme dans R?

Supposons que A est un facteur fixe et B est un facteur aléatoire. A et B sont croisés. Un autre facteur aléatoire C est imbriqué dans B. Compte tenu des interactions AB et AC, comment dois-je adapter le modèle en utilisant la fonction lme dans le package nlme? Merci.

r mixed-model lme4-nlme Knightgu
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Vous mentionnez le paquet lme sur le titre et nlme sur votre question. Quel est le bon package?

João Daniel

ET .... où est le code?

DWin

J'ai dit la fonction lme dans le paquet nlme. lme n'est pas un package. Et je me demande juste comment spécifier les arguments dans cette fonction pour mon problème.

Avez-vous essayé lmer()dans le package lme4? Voir par exemple ce chapitre de livre

invité

Merci beaucoup. Oui, la fonction lmer () peut gérer facilement les effets aléatoires croisés. C'est pourquoi le package lme4 est une grande amélioration pour le package nlme. J'ai réalisé plus tard qu'il était vraiment difficile d'utiliser la fonction lme () pour ajuster les effets aléatoires croisés. Puisque nous avons le nouveau package, pourquoi ne pas l'utiliser?

Knightgu

Réponses:

La partie délicate ici est de spécifier la bonne formule.

library(nlme)
# Assume y is your response variable.
lme(fixed = y ~ A, random = ~ A | B/C)

Ici B/Creprésente C imbriqué dans B et est l'abréviation de B + B:C. L'interaction avec A est présente car A est répété dans la partie aléatoire.

Pour une introduction de base à nlme, je recommande ce document .

gui11aume
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Merci beaucoup pour votre solution. Je pense que tu as raison. Je vais utiliser un exemple pratique pour le vérifier. Au fait, référence vraiment sympa. Je vous remercie.

Knightgu

J'ai essayé la formule que vous avez mentionnée en utilisant R. Malheureusement, l'ensemble de données que j'ai utilisé ne justifiait pas la formule. La fonction lme () appliquée n'a tout simplement pas convergé vers une solution numérique. Semble que la fonction lmer () dans le paquet lme4 fait la bonne chose.

Knightgu