基本模型擬合

道歉 ： 既然我不知道討論/提供改進請求反饋的渠道，我將在此提出我的問題。請隨意指出一個更好的地方！ @DataTx 聲稱這是“完全不清楚，不完整或有嚴重的格式問題”。由於我沒有看到任何大的格式問題（:-)），所以對於提高清晰度或完整性所期待的內容以及為什麼這裡的不可解決性更加有用的指導會很有用。

在 R 中擬合分層（或者混合或多級）線性模型的主要包是 nlme（較舊）和 lme4（較新）。這些包裝在許多方面有所不同，但通常應該產生非常相似的裝配模型。

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

需要考慮的差異：

• 公式語法略有不同
• nlme（仍）更好地記錄（例如，在 S-PLUS 中的 Pinheiro 和 Bates 2000 混合效應模型 ;但是，參見 Bates 等人 2015 年統計軟體期刊 / vignette("lmer",package="lme4") for lme4）
• lme4 更快，可以更容易地擬合交叉隨機效應
• nlme 提供開箱即用的線性混合模型的 p 值，lme4 需要附加軟體包，如 lmerTest 或 afex
• nlme 允許建立異方差性或殘差相關性（空間/時間/系統發育）

非官方 GLMM FAQ 提供了更多資訊，儘管它專注於廣義線性混合模型（GLMM）。