我遇到了一个问题,试图将lmer嵌入到函数中。下面是一个使用来自lexdec的数据的可重复的示例。如果我直接在数据框架上运行lmer,就没有问题了。我可以为动物词汇计算一个混合效应模型:library(lme4) #load lmer()#this works well
但是,如果我将lmer模型嵌入到函数中(例如,不对每个级别的类键入相同的命令),则会得到一条错误消息。#lmer() is no
我导入的dataframe是一个包含所有结果的大表,我真的希望使用相同的lmer函数遍历每一列。for (i in d[c(6:45)]){ d.lmer <- lmer(get(para)理想情况下,我希望它在for循环中使用此函数写入excel电子表格,但我也不知道如何让file=使用d.lmer函数作为其名称。但这是下一个要处理的问题。编辑:我应该加一句,这对这个很有效: d.lmer
我曾经使用下面的代码来计算lmer模型的标准化系数。但是,随着新版本的lme,返回对象的结构发生了变化。library(lme4.0)
# Define function to get standardized coefficients from an lmer# See: https://github.com/jebyrnes/ext-meta/blob
我使用lme4::lmer()计算了线性混合效果模型,这些模型是我使用mice软件包相乘推算的数据。对于lm对象,似乎非常适合,并且做得很好;但是,对于lmer对象,ggeffect()函数不起作用。由于某种原因,ggpredict()起作用了,但我想得到的是边际效果,而不是条件效果。, at least when using ggpredict(): predictions3 <- lapply(1:5, function(i) {
#
a<-lmer(energy ~ days + (1|PCBType), data = stp_summary_v1 )boundary (singular) fit: see ?isSingular我已经尝试过但没有成功:
a<-lmer(log(energy) ~ days + (1|PCBType), data = stp_summary_v1)a<-lmer(scale(energy) ~ days + (1|PCBType), data = stp_su