Obtenir des moindres carrés Generalized moyens pour les effets fixes nlme ou lme4
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27-10-2019 - |
Question
moindres carrés avec leurs erreurs standard pour objet aov
peuvent être obtenus avec la fonction model.tables
:
npk.aov <- aov(yield ~ block + N*P*K, npk)
model.tables(npk.aov, "means", se = TRUE)
Je me demande comment obtenir les moindres carrés généralisés moyens avec leurs erreurs-types d'objets nlme
ou lme4
:
library(nlme)
data(Machines)
fm1Machine <- lme(score ~ Machine, data = Machines, random = ~ 1 | Worker )
Tout commentaire et l'indice sera très appréciée. Merci
La solution
lme et nlme ajustées par maximum de vraisemblance ou la probabilité maximale limitée (ce dernier est la valeur par défaut), de sorte que vos résultats seront basés sur une ou l'autre de ces méthodes
summary(fm1Machine)
vous fournira la sortie qui comprend les moyens et les erreurs types:
....irrelevant output deleted
Fixed effects: score ~ Machine
Value Std.Error DF t-value p-value
(Intercept) 52.35556 2.229312 46 23.48507 0
MachineB 7.96667 1.053883 46 7.55935 0
MachineC 13.91667 1.053883 46 13.20514 0
Correlation:
....irrelevant output deleted
Parce que vous avez installé les effets fixes avec une interception, vous obtenez un terme d'interception dans les effets fixes résultat au lieu d'un résultat pour MachineA. Les résultats pour MachineB et MachineC sont des contrastes avec l'interception, pour ainsi obtenir les moyens pour MachineB et MachineC, ajoutez la valeur de chacun à la moyenne d'interception. Mais les erreurs standard ne sont pas celles que vous voulez.
Pour obtenir les informations que vous recherchez, adapter le modèle de sorte qu'il ne dispose pas d'un terme d'interception dans les effets fixes (voir le -1
à la fin des effets fixes:
fm1Machine <- lme(score ~ Machine-1, data = Machines, random = ~ 1 | Worker )
Cela vous donnera les moyens et la sortie d'erreur standard que vous voulez:
....irrelevant output deleted
Fixed effects: score ~ Machine - 1
Value Std.Error DF t-value p-value
MachineA 52.35556 2.229312 46 23.48507 0
MachineB 60.32222 2.229312 46 27.05867 0
MachineC 66.27222 2.229312 46 29.72765 0
....irrelevant output deleted
Autres conseils
Pour citer Bates Douglas de
http://markmail.org/message/dqpk6ftztpbzgekm
"Je soupçonne fort que, pour la plupart des utilisateurs, la définition de lsmeans est « les chiffres que je reçois de SAS lorsque j'utilise une déclaration de lsmeans ». Ma suggestion pour obtenir ces chiffres est d'acheter une licence SAS et de l'utilisation SAS pour répondre à vos modèles. "