y***g
发帖数: 10422 | 1 gls: Linear model using generalized least squares. The errors are allowed to
be correlated and/or have unequal variances.
不过我从来没用过。。。
lme: Linear Mixed Effect Model
lmer: Generalized Linear Mixed Effect Model
所在的 library 不同，也就是 developer 不一样。gls 和 lme 是 nlme 里面的。
lmer 是 lme4 里面的。
我去年做一个数据分析的时候发现，同样的 data 和 model，在32位和64位版本的
lmer/glmer 上竟然能出现很不同的结果。我的 model 是 logistic mixed effect
model。后来就不太敢用它。好在我需要做 non-linear mixed effect model 的时候也
不多。 |
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w********3
发帖数: 1503 | 2 gls不清楚，lmer比lme好用我觉得。。。有时候lme跑不出结果来，用lmer就行了。。
。 |
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f*****a
发帖数: 156 | 3 这段SAS code转成R应该怎么写？
proc mixed data=temp;
by x1 x2 x3;
class x4 x5 x6 x7 x8;
model y_&&t&i = /s;
random x4*x5 x6 x7(x6) x4 x6*x4 x8 /s;
ods output solutionf=AAA solutionr=BBB covparms=cov; run;
run;
试着写了个，好像不行，不一样：
fit1=lmer(y~1+(1|x4:x5)+(1|x6)+(x6/x7)+(1|x4)+(1|x6:x4)+(1|x8),data=temp)
summary(fit1)
fit2=lme(y~1,random=list(~1|x4:x5,~1|x6,~x6/x7,~1|x4,~1|x6:x4,~1|x8),data=
temp)
summary(fit2) |
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p***r
发帖数: 920 | 4 developer 不一样，模型的输入规则稍有差别，lmer能计算东西的东西更多一些 |
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h******3
发帖数: 190 | 5 Thanks!
OK.所以linear mixed model的时候lmer和lme是通用的
to |
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h******3
发帖数: 190 | 6 但是lmer的结果没有直接的p-value显示。这点很不方便。。 |
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w******4
发帖数: 488 | 7 要fit一个mixed effects logistic regression model,用lmer（）得到false
convergence. 改了starting value还是不行，如果只能用R的话，大家有什么好的建议
吗？谢谢！！ |
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t**********y
发帖数: 374 | 8 I did some test runs using built-in dataset and got different outputs:
1. ===
> test=lmer(Reaction~Days+(Days|Subject),sleepstudy)
> summary(test)
Linear mixed model fit by REML ['lmerMod']
Formula: Reaction ~ Days + (Days | Subject)
Data: sleepstudy
REML criterion at convergence: 1743.6
Scaled residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-3.9536 -0.4634 0.0231 0.4634 5.1793
Random effects:
Groups Name Variance Std.Dev. Corr
Subject (Intercept) 612.09 24.740
... 阅读全帖 |
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g**a
发帖数: 2129 | 9 lmer好像不让选variance-covariance matrix structure. 话说有人知道lmer默认的vc
structure是什么吗？
[在 xiaoyu898 (xiaoyu898) 的大作中提到：]
：一直用SAS，现在用R。 简单的longitudinal data. 两组老鼠吃高脂食物或低脂食物
，每隔一周测一次体重，看体重是否跟进食低脂和高脂有关。
：怎么写这个R code，很confused， 谢谢大拿帮忙！
：........... |
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S********a
发帖数: 359 | 10 正在做generalized linear mixed model with Poisson distribution, 目前理解是用proc glimmix procedure in SAS or lmer in R, 谁能给推荐一下这方面的书，最好有例子的，谢谢 |
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z**********i
发帖数: 12276 | 11 SAS for Mixed Models?
code and examples.
我是用NLMIXED做的。
用proc glimmix procedure in SAS or lmer in R, 谁能给推荐一下这方面的书，最好
有例子的，谢谢 |
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h******3
发帖数: 190 | 12 MS都是用来fit linear mixed model的。用过这几个function的同学能告诉我区别么？ |
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B******5
发帖数: 4676 | 13 developer一样，一个S3，一个S4罢了
to |
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B******5
发帖数: 4676 | 14 developer故意不给的，他觉得p-value不合理 |
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o****n
发帖数: 281 | 18 一直在用SAS做LMM，大家是必须用R做么？结果不同怎么处理，需要和SAS的相应PROC的
结果比对么？ |
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h******3
发帖数: 190 | 19 虽然不是完全懂，但是多谢了～
之前都没想过lme output里的不同的df是怎么被算出来的，确实有些奇怪哈。
And about your 无厘头 question......, your hunch is right...... |
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c******s
发帖数: 18 | 22 别费事了ff了，不支持mgcv,lmer,coda之类
700M要读30分钟。。。你为什么还没把它砸了 |
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t*****w
发帖数: 254 | 23 When I had my job interview, they always tested my SAS skill.However I use R
all the time. To help your preparation, read my R codes to see how much you
can understand it.
%in%
?keyword
a<-matrix(0,nrow=3,ncol=3,byrow=T)
a1 <- a1/(t(a1)%*%spooled%*%a1)^.5 #standadization in discrim
a1<- a>=2; a[a1]
abline(h = -1:5, v = -2:3, col = "lightgray", lty=3)
abline(h=0, v=0, col = "gray60")
abs(r2[i])>r0
aggregate(iris[,1:4], list(iris$Species), mean)
AND: &; OR: |; NOT: !
anova(lm(data1[,3]~data1[,1... 阅读全帖 |
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l*g
发帖数: 46 | 24 如题，是用在含有interaction的mixed model里面的，model我是用的lmer
我需要做其中一个factor和interaction的linear combination
stata里面用lincom就行了，但是怎么在R里面做呢？
谢谢各位先！ |
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发帖数: 1 | 25 你这个 Week 是 repeated measures， 你可以用R lme4 package 的lmer 试试，一半
不会出现这个问题的。 |
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y*****w
发帖数: 1350 | 27 You should treat ID as a random effect, because each ID had two measurements
. In R, it's to use the LMER function in the LME4 package for linear mixed
models. I believe you should set something like (1|ID) in your R code to
represent random intercept.
Or, you can treat your experiment as a paired one, and directly run a paired
t-test or one-sample t-test to compare left-hand strength with right-hand
strength. |
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i*S
发帖数: 175 | 28
这里应该没有nest的关系，如果是(1|subjects/days)或者（1|subjects) + (1|
subjects:days)才表示days nest于subjects, 见 https://cran.r-project.org/web/
packages/lme4/vignettes/lmer.pdf |
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