R Language
पदानुक्रमित रैखिक मॉडलिंग

बुनियादी मॉडल फिटिंग

माफी : चूंकि मुझे सुधार के लिए अनुरोधों पर चर्चा / प्रतिक्रिया देने के लिए एक चैनल का पता नहीं है, मैं अपना सवाल यहां रखने जा रहा हूं। कृपया इसके लिए एक बेहतर जगह इंगित करने के लिए स्वतंत्र महसूस करें! @DataTx बताता है कि यह "पूरी तरह से अस्पष्ट, अपूर्ण, या गंभीर स्वरूपण की समस्याएं हैं"। चूंकि मुझे कोई बड़ी प्रारूपण समस्या (:-)) नहीं दिखती है, स्पष्टता या पूर्णता में सुधार के लिए यहां जो अपेक्षित है, उसके बारे में थोड़ा और मार्गदर्शन और जो यहां उपलब्ध नहीं है, वह उपयोगी क्यों होगा।

फिटिंग पदानुक्रमिक के लिए प्राथमिक पैकेज (वैकल्पिक रूप से "मिश्रित" या " nlme ") R में रैखिक मॉडल (पुराने) और lme4 (नए) हैं। ये पैकेज कई छोटे तरीकों से भिन्न होते हैं, लेकिन आम तौर पर बहुत समान फिट मॉडल में परिणाम होना चाहिए।

library(nlme)
library(lme4)
m1.nlme <- lme(Reaction~Days,random=~Days|Subject,data=sleepstudy,method="REML")
m1.lme4 <- lmer(Reaction~Days+(Days|Subject),data=sleepstudy,REML=TRUE)
all.equal(fixef(m1.nlme),fixef(m1.lme4))
## [1] TRUE

विचार करने के लिए अंतर:

• सूत्र वाक्यविन्यास थोड़ा अलग है
• nlme (अभी भी) कुछ बेहतर प्रलेखित है (जैसे nlme और बेट्स 2000 एस- nlme में मिश्रित प्रभाव वाले मॉडल । हालांकि, बिट्स एट अल। 2015 जर्नल ऑफ स्टैटिस्टिकल सॉफ्टवेयर / vignette("lmer",package="lme4") lme4 लिए lme4 vignette("lmer",package="lme4") )
• lme4 तेज है और पार किए गए यादृच्छिक प्रभावों की आसान फिटिंग की अनुमति देता है
• nlme बॉक्स से बाहर रैखिक मिश्रित मॉडल के लिए पी-वैल्यू प्रदान करता है, lme4 को lmerTest या afex जैसे ऐड-ऑन पैकेज की आवश्यकता होती है
• nlme या अवशिष्ट सहसंबंधों के मॉडलिंग की अनुमति देता है (अंतरिक्ष / समय / phylogeny में)

अनौपचारिक GLMM FAQ अधिक जानकारी प्रदान करता है, हालांकि यह सामान्यीकृत रैखिक मिश्रित मॉडल (GLMM) पर केंद्रित है।