ML vs MLPE (lme4中的lmer)

Question

我试图通过使用线性混合模型测试景观抗性矩阵与成对遗传距离之间的关联来进行一些景观遗传学分析。

当我运行lmer软件包时，我无法合并MLPE (最大似然总体效应--在进行此分析时经常引用和使用)。我无法找到如何运行MLPE方法在任何地方的lmer。正如您可以通过输出看到的，模型是以最大似然的方式拟合的。

我是否误解了这一点，它们(MLPE和ML)是否与我看来能够运行ML相同。

编辑:包括代码和最大可能被运行的例子。

model_5 <- lmer(Genetic.Distance ~ (1 | Topography),
                            data = file, REML = FALSE)
summary(model_5)

输出

Linear mixed model fit by maximum likelihood  ['lmerMod']
Formula: Genetic.Distance ~ (1 | Topography)
   Data: file

     AIC      BIC   logLik deviance df.resid 
-68399.5 -68377.3  34202.8 -68405.5    12087 

任何关于如何在lme4中进行多层be的建议、指导或资源都将不胜感激！

提前感谢！

Answer 1

它们是相同的，两者都是最大的可能性。