【发布时间】:2019-06-04 07:03:00
【问题描述】:
这个问题看起来很幼稚,但我对R 中的nlme 函数的配置感到困惑,以获得与给定lme 模型相同的结果。
【问题讨论】:
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这个问题不仅“看起来很幼稚”,而且还不够具体。
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我猜测了一下(与我更好的判断相反)
这个问题看起来很幼稚,但我对R 中的nlme 函数的配置感到困惑,以获得与给定lme 模型相同的结果。
【问题讨论】:
这似乎有效。请注意,method 的默认值对于 lme ("REML") 和 nlme ("ML") 是不同的...
m1 <- lme(distance ~ age,
random = ~ age |Subject, data=Orthodont,
method="ML")
nlme 需要起始值 - 在此处作弊并使用来自 lme 的值:
m2 <- nlme(distance ~ mu,
fixed = mu ~ age,
random = mu ~ age | Subject,
data=Orthodont,
start=list(fixed=fixef(m1)))
方差-协方差矩阵几乎相同。
> VarCorr(m1)
Subject = pdLogChol(age)
Variance StdDev Corr
(Intercept) 4.81407327 2.1940996 (Intr)
age 0.04619252 0.2149244 -0.581
Residual 1.71620466 1.3100399
> VarCorr(m2)
Subject = pdLogChol(list(mu ~ age))
Variance StdDev Corr
mu.(Intercept) 4.81408901 2.1941032 m.(In)
mu.age 0.04619255 0.2149245 -0.581
Residual 1.71620373 1.3100396
【讨论】: