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看一下lmer
函数拟合混合线性模型的通用函数:
举个例子,在一个课堂上,小学六年级,班里面有30个学生,这些学生有一年级到五年级的学习成绩,现在根据这些数据,预测这些学生六年级的成绩。
「学生分类:」
「对应模型:」
lmer混合线性模型中,随机因子的定义有「截距,intercept」和「斜率,slope」两个参数。
富二代,就是截距很高,就是起点很高 学霸,就是斜率很高 富二代学霸,就是截距很高,斜率也很高
lmer常用模型公式如下:
mod= lmer(data = , formula = y ~ Fixed_Factor + (Random_intercept + Random_Slope | Random_Factor))
❝参考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/63092231
❞
这里是截距(intercept)随机,均值(mean)固定。
公式:
(1 | g)
1 + (1 | g)
比如下面两种模型是等价的:
mod1a = lmer(Reaction ~ Days + (1 | Subject), data=dat) mod1aa = lmer(Reaction ~ Days + 1 + (1 | Subject), data=dat)
公式:
0 + offset(0) + (1 | g)
-1 + offset(0) + (1 | g)
这部分没有很理解,也没有例子,官方文档解释如下:
❝The names of grouping factors are denoted g, g1, and g2, and covariates and a priori known offsets as x and o
❞
公式:
1 + (1 | g1/g2)
(1 | g1) + (1 | g1:g2)
公式:
(1 | g1) + (1|g2)
1 + (1 | g1) + (1|g2)
公式:
x + (x | g)
1 + x + (1 + x|g)
公式:
x + (x || g)
1 + x + (1|g) + (0 + x|g)
「公式汇总:」「注意:」这里,x
为数值协变量,g
,g1
,g2
为因子协变量。
❝参考:https://cran.r-project.org/web/packages/lme4/vignettes/lmer.pdf
❞
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