lme 中的协方差结构 - AR(1)

Question

我的响应变量是Yijk对应的recovery时间

• patienti (i=1,...,I)
• 与treatment j (j=1,...,J)
• 并在time k (k=1,...,K) 处测量

我想拟合以下模型：Model equation，其中：

• μ 是全局固定截距
• αj 是治疗的固定效应
• bik 是具有以下协方差结构的随机效应。表示患者 i 的 K 维效应向量，则其方差-协方差矩阵将具有以下 AR(1) 结构。 Variance covariance matrix
• uijk 是方差为 σ² 的常用误差项

考虑以下命令：

lme(recovery ~ treatment, method="REML", random=~1|patient, correlation=corAR1,form=~time|patient,data=data)

几个问题：

1. 这个correlation 参数对应什么？协方差的结构是什么？那是我定义为 R 的 var-cov 矩阵吗？
2. 生产线是否真的按照我的意愿行事？
3. 如果不是，它有什么作用？
4. 如果没有，有没有办法做我想做的事？

提前感谢您！

Answer 1

首先，你有一个命令lme，我假设它是nlme，因为a）lme不是我知道或R可以找到的任何包中的R命令，并且b ) 关联不是lme4 中的选项

其次，在nlme 的文档中，他们有这个：

描述组内相关性的可选 corStruct 对象 结构体。请参阅 corClasses 的文档以获取 可用的 corStruct 类。默认为NULL，对应no 组内相关性。

在corClasses 中说

corAR1 1 阶自回归过程。

因此，您前两个问题的答案似乎是“是”。