lsmeans

    0

    1答えて

    lmer4とlsmeansのlmer-functionを使って線形混合モデルを計算しました。ここで私は1つの従属変数rvと相互作用因子の処理、時間、年齢とレースを持っています。私は時間の経過とともに応答変数の変更に興味があるので、lstrends-functionを使用しています。ここまでは順調ですね。問題は、モデルを適切に適合させるために応答変数を平方根にする必要があることです。しかし、対関数は

    0

    1答えて

    私はlsmeansで提供されたorangesのデータを使用しています。 library(lsmeans) oranges.rg1<-lm(sales1 ~ price1 + price2 + day + store, data = oranges) days.lsm <- lsmeans(oranges.rg1, "day") days_contr.lsm <- contrast(days.

    0

    1答えて

    私はSAS 9.3のLSMEANSステートメントから意味を得ようとしていますが、SAS Webサイトのドキュメントからは、LSMEANSステートメントでその手段をデフォルトから削除しています。私は私に「ムー」を与えているILINKオプションを使用していますが、それは 私の「見積もり」 とまったく同じように見える誰もが我々がLSMEANSで平均値を得ることができる方法で私を助けてくださいことはできま

    0

    1答えて

    以下のコードと出力は、私が望む解釈を与えます。つまり、下の2つのコントラストは大きく異なるわけではありませんが、3番目のコントラストは他の2つと異なります。この比較に使用される比較値とp値は、どのようにして見つけることができますか? 私の目標は、コントラスト(1-2)@ターゲット3が他の2つのコントラストよりも大幅に小さいことをテストすることです。 mod<-lmer(Mind_avg ~ Min

    2

    1答えて

    Rパッケージasremlを使用して解決可能なアルファデザイン(アルファ格子デザイン)を分析するコードを以下に示します。 # load the data library(agridat) data(john.alpha) dat <- john.alpha # load asreml library(asreml) # model1 - random `gen` #--------

    1

    1答えて

    パッケージのlsmeansパッケージでは、x軸の連続予測子をカテゴリの予測子として扱うようです。 離散的ではありませんが、(Oatsデータから0.2レベルのニトロを取り除いた場合など)離散的ではありませんが、継続的な予測変数の観測値がある場合、lsmipはそれらを均等な間隔でプロットします。 data("Oats", package = "nlme") Oats.lmer2sub <- lmer

    1

    2答えて

    最小二乗平均のふるまいを理解する上で問題があります。以下は、ランダムなデータセットを使用して私の問題を示すおもちゃの例です。シナリオは、このている:ここでは1999年から2015年 # Number of observations in data set n.obs <- 1000 # Create dummy data set df.tst <- data.frame(density =

    0

    1答えて

    今、私は、時間(10時点:1〜10、ポリ因子)、Age_Group1(大人と子供)、タイプ(2つの意味タイプの単語:反復性と所有性のある粒子)とWord(4つのトーン:T1、T2、T3、T4の4つの単語)とランダムな要素:参加者。 子供や大人の作品の種類や言葉、とりわけその傾き(線形傾向)と鮮明度(二次傾向)のピッチカーブにしたい。 モデルは次のようである: model <- lmer(Pitch

    0

    1答えて

    lsmeansライブラリを読み込もうとしています。 このメッセージを取得:私はその後、 install.packagesは( "estimability")をインストールしestimability :LS平均 読み込んで必要なパッケージのための ライブラリ(LS平均)#を でも、このライブラリを実行すると、同じメッセージが表示されます。 LS平均 読み込んで必要なパッケージのための ライブラリ(L

    1

    1答えて

    ネストされたエフェクトのペアワイズ比較を調べようとしているモデルがあります。私がモデルを正しく書いたかどうかは分かりません。実際にネストした用語を実際に評価する方法を理解していません。 私のデータフレームには、「品質」という1つの応答変数と、「サイト」「月」と「日」という3つの予測変数があります。私の実験的なセットアップでは、私は各個人の品質を測定しました。 2つのサイトがありました。私は各サイト