Я только начал работать с пакетом lme4 для линейных смешанных моделей в R. Я начал следовать книге Дугласа Бейтса, чтобы понять процесс. В книге вывод модели, подходящей с использованием набора данных «sleepstudy» в пакете, дается как:
Linear mixed model fit by maximum likelihood [✬merMod✬]
Formula: Reaction ~ 1 + Days + (1 + Days | Subject)
Data: sleepstudy
AIC BIC logLik deviance
1763.9393 1783.0971 -875.9697 1751.9393
Random effects:
Groups Name Variance Std.Dev. Corr
Subject (Intercept) 565.52 23.781
Days 32.68 5.717 0.081
Residual 654.94 25.592
Number of obs: 180, groups: Subject, 18
Fixed effects:
Estimate Std. Error t value
(Intercept) 251.405 6.632 37.91
Days 10.467 1.502 6.97
Correlation of Fixed Effects:
(Intr)
Days -0.138
Однако, когда я подогнал ту же модель,
fm06 <- lmer(Reaction~1 + Days + (1 + Days|Subject),sleepstudy,REML =FALSE)
Я получаю другой результат, без оценок стандартной ошибки. Вот как выглядит мой вывод:
Linear mixed model fit by maximum likelihood ['lmerMod']
Formula: Reaction ~ 1 + Days + (1 + Days | Subject)
Data: sleepstudy
AIC BIC logLik deviance df.resid
1763.9393 1783.0971 -875.9697 1751.9393 174
Random effects:
Groups Name Std.Dev. Corr
Subject (Intercept) 23.781
Days 5.717 0.08
Residual 25.592
Number of obs: 180, groups: Subject, 18
Fixed Effects:
(Intercept) Days
251.41 10.47
Я не уверен, что я делаю неправильно, если что, или как просмотреть параметры и оценки стандартных ошибок компонентов дисперсии. Может ли кто-нибудь дать мне несколько советов? Очень признателен!!
summary(fm06)
для вывода? - person user227710   schedule 20.05.2015summary(fm06)
. - person   schedule 20.05.2015