t**********y
发帖数: 374 | 1 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
Days 35.07 5.922 0.07
Residual 654.94 25.592
Number of obs: 180, groups: Subject, 18
Fixed effects:
Estimate Std. Error t value
(Intercept) 251.405 6.825 36.84
Days 10.467 1.546 6.77
Correlation of Fixed Effects:
(Intr)
Days -0.138
2. ===
> test=lmer(Reaction~Days+(1|Subject),sleepstudy)
> summary(test)
Linear mixed model fit by REML ['lmerMod']
Formula: Reaction ~ Days + (1 | Subject)
Data: sleepstudy
REML criterion at convergence: 1786.5
Scaled residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-3.2257 -0.5529 0.0109 0.5188 4.2506
Random effects:
Groups Name Variance Std.Dev.
Subject (Intercept) 1378.2 37.12
Residual 960.5 30.99
Number of obs: 180, groups: Subject, 18
Fixed effects:
Estimate Std. Error t value
(Intercept) 251.4051 9.7467 25.79
Days 10.4673 0.8042 13.02
Correlation of Fixed Effects:
(Intr)
Days -0.371
3. ===
> test=lmer(Reaction~Days+(1|Subject)+(1|Days),sleepstudy)
> summary(test)
Linear mixed model fit by REML ['lmerMod']
Formula: Reaction ~ Days + (1 | Subject) + (1 | Days)
Data: sleepstudy
REML criterion at convergence: 1786.5
Scaled residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-3.2257 -0.5529 0.0109 0.5188 4.2506
Random effects:
Groups Name Variance Std.Dev.
Subject (Intercept) 1378.2 37.12
Days (Intercept) 0.0 0.00
Residual 960.5 30.99
Number of obs: 180, groups: Subject, 18; Days, 10
Fixed effects:
Estimate Std. Error t value
(Intercept) 251.4051 9.7467 25.79
Days 10.4673 0.8042 13.02
Correlation of Fixed Effects:
(Intr)
Days -0.371
>
Could anyone help me understand what is the difference?
还有就是我可以skip fixed effects吗：
> test=lmer(Reaction~(1|Subject),sleepstudy)
> summary(test)
Linear mixed model fit by REML ['lmerMod']
Formula: Reaction ~ (1 | Subject)
Data: sleepstudy
REML criterion at convergence: 1904.3
Scaled residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-2.4983 -0.5501 -0.1476 0.5123 3.3446
Random effects:
Groups Name Variance Std.Dev.
Subject (Intercept) 1278 35.75
Residual 1959 44.26
Number of obs: 180, groups: Subject, 18
Fixed effects:
Estimate Std. Error t value
(Intercept) 298.51 9.05 32.98
Thank you very much for any inputs! |
i*S
发帖数: 175 | 2 大白话说就是：
模型1，Days有random effect, 根据每个subject不同
模型2，模型有random intercept, 根据每个subject不同，但没有归结到某一个特定的
covariate上
模型3，有两种random intercepts，分别是subject的和days的；这我觉得是很奇怪的
模型……
差不多这样，欢迎斧正 |
J*X
发帖数: 1001 | 3 好像说反了，subject有random effect，nested within days
【在 i*S 的大作中提到】
: 大白话说就是：
: 模型1，Days有random effect, 根据每个subject不同
: 模型2，模型有random intercept, 根据每个subject不同，但没有归结到某一个特定的
: covariate上
: 模型3，有两种random intercepts，分别是subject的和days的；这我觉得是很奇怪的
: 模型……
: 差不多这样，欢迎斧正
|
m******r
发帖数: 1033 | 4 赞。
不过你这白话， 还是不够'白'。能不能说点大众(大学学历)能听懂的?
【在 i*S 的大作中提到】
: 大白话说就是：
: 模型1，Days有random effect, 根据每个subject不同
: 模型2，模型有random intercept, 根据每个subject不同，但没有归结到某一个特定的
: covariate上
: 模型3，有两种random intercepts，分别是subject的和days的；这我觉得是很奇怪的
: 模型……
: 差不多这样，欢迎斧正
|
i*S
发帖数: 175 | 5
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
【在 J*X 的大作中提到】
: 好像说反了，subject有random effect，nested within days
|
t**********y
发帖数: 374 | 6 已经比R document “白”了很多，哈哈
【在 m******r 的大作中提到】
: 赞。
: 不过你这白话， 还是不够'白'。能不能说点大众(大学学历)能听懂的?
|
t**********y
发帖数: 374 | 7 多谢回复！ 能进一步解释下"nested" 什么时候适用吗？
我现在的问题是想说明组间差异大于个体差异，希望可以计算具体的variance
contribution. 每个组有4个个体，一共2组, 不太确定如何form the formula:
level~group+(1|individual)
level~(1|group) +(1|individual)
【在 i*S 的大作中提到】
:
: 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
|
t**********y
发帖数: 374 | 8 这是个例图。左边的组间差异大，右边的个体差异大。希望能用一些数字说明左右的情
况不一样。
多谢了！
【在 i*S 的大作中提到】
:
: 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
|
a*****i
发帖数: 1045 | 9 模型1 有randome slope 和random intercept. 这两个有点不一样。
推荐https://cran.opencpu.org/web/packages/lmerTest/lmerTest.pdf
这个package,里面可以知道所有fixed effects, random effects 是不是显著的。 |
