R Language
階層的線形モデリング

基本的なモデルフィッティング

申し訳あり ません ： 私は、改善の要請についての議論やフィードバックをするためのチャンネルがわからないので、私はここで質問します。このより良い場所を指摘してください！ @DataTxは、これが「完全に不明確で、不完全で、またはフォーマットの問題が深刻」と述べています。大きな書式設定の問題（:-)は表示されないので、ここで明快さや完全性を改善するために何が期待されているのか、そしてここでは何が救済できないのかについてのガイダンスが役立ちます。

Rの階層型（あるいは "mixed"または " lme4 "）線形モデルをフィッティングするための主なパッケージは、 nlme （古い）とlme4 （新しい）です。これらのパッケージは多くのマイナーな点で異なりますが、一般に非常によく似た適合モデルになります。

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

考慮すべき相違点：

• 数式構文は少し異なります
• nlme （まだ）幾分良い文書化されている（例えばピニェイロとベイツは、S-PLUS 2000混合効果モデルとしたが、ベイツら 2015年の統計ソフトウェアの雑誌 /参照vignette("lmer",package="lme4")のためにlme4 ）
• lme4は高速で、交差したランダムな効果を簡単にフィットできます
• nlmeは、箱から取り出した線形混合モデルのp値を提供しますlme4は、 lmerTestやafexなどのアドオンパッケージが必要afex
• nlmeは、（空間/時間/系統学における）異方性または残差相関のモデル化を可能にする。

非公式のGLMM FAQは、 一般化線形混合モデル（GLMM）に焦点を当てていますが、より多くの情報を提供します。