2016-04-04 18 views
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私はいくつかの鯨観光データを分析し、nlmeパッケージに線形混合効果モデルを構築しようとしています。 (私もlme4にこのモデルを実行するに開いています。)複数の異なるランダム効果をnlmeで指定する

私の変数は以下のとおりです。

  • mins:出会いの時間(応答変数)
  • Id:個々のクジラID(ランダム効果)
  • Vessel:血管Id(ランダム効果)
  • Sex:動物の性別
  • Length:動物の長さ(Year内にネスト)
  • Year
  • Month

だから私の確率変数はIdVesselであり、私はまた、ネストされたランダム効果としてYearMonthを持っています。

私は次のように出ている:

form1 <- formula(Min ~ length + Sex+ Encounter) 
model1 <- lme(form1, 
       random = list(Id = ~1, 
          Vessel = ~1, 
          Year=~1, 
          Month = ~1), data=wsdata, method="ML") 

しかし、すべての私のランダム効果はId内にネストになります。

私はネストされたランダム効果としてIdVessel別々のランダム効果などとYearMonthを定義することができる方法はありますか?一般的に

答えて

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は、それはあなたがまだ達成しやすくなり、時間的または空間的自己相関や不均一のためのモデルを(必要ない限り、lme4(あなたは「別の」によって何を意味するかは、私は思う)交差ランダム効果を指定する方がはるかに簡単ですencounter何であるか

  • :)nlmeで、私はいくつかの他のコメント

    library(lme4) 
    fit <- lmer(mins ~ Length + Sex+ (1|Id) + (1|Vessel) + 
           (1|Year/Month), data=wsdata, REML=FALSE) 
    

    で先に行くでしょうか?それはあなたの公式ではあったが、データセットのあなたの説明にはなかった。

  • 遭遇時間(遭遇時間?)は歪んでいる可能性が高い。その場合、それらをログ変換したいかもしれない。
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ありがとうございました!出会いは、各個人が遭遇した回数です(私は1,2,3というようにラベル付けしました)。あなたは遭遇の期間が歪んでいると思います。私はログを変換しようとしましたが、これは私のモデルを解釈する方法に影響しますか? –

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まあ、共変量に関する遭遇期間の比例*変化をモデリングすることを意味します(遭遇期間はログ、通常は個人、船舶などの間で分散します)。 –

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よろしくお願いします。ログ変換されたモデルはすでによく見えます。助けてくれてありがとう –

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