Obtendo generalizadas Mínimos Quadrados Meios para efeitos fixos em nlme ou lme4

Question

Mínimos Quadrados Meios com seus erros padrão para objeto aov podem ser obtidas com a função model.tables:

npk.aov <- aov(yield ~ block + N*P*K, npk)
model.tables(npk.aov, "means", se = TRUE)

Gostaria de saber como obter as médias dos quadrados mínimos generalizados com seus erros padrão de nlme ou lme4 objetos:

library(nlme)
data(Machines)
fm1Machine <- lme(score ~ Machine, data = Machines, random = ~ 1 | Worker )

Qualquer comentário e sugestão será muito apreciada. Graças

Answer 1

lme e nlme ajuste através de probabilidade máxima ou máxima verossimilhança restrita (o último é o padrão), para que seus resultados serão com base em qualquer um desses métodos

summary(fm1Machine) irá fornecer-lhe a saída, que inclui os meios e os erros padrão:

....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

Porque você ter montado os efeitos fixos com uma interceptação, você recebe um termo de intercepto nos efeitos fixos resultar em vez de um resultado para MachineA. Os resultados para MachineB e MachineC são contrasta com a intercepção, de modo a obter os meios para MachineB e MachineC, adicione o valor de cada um para a média de interceptação. Mas os erros padrão não são os únicos que você gostaria.

Para obter as informações que são depois, ajustar o modelo para que ele não tem um termo de intercepto nos efeitos fixos (ver a -1 no final dos efeitos fixos:

fm1Machine <- lme(score ~ Machine-1, data = Machines, random = ~ 1 | Worker )

Este, então, dar-lhe os meios e saída de erro padrão que você deseja:

....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

Answer 2

Para citar Douglas Bates de

http://markmail.org/message/dqpk6ftztpbzgekm

"Eu tenho uma forte suspeita de que, para a maioria dos usuários, a definição de lsmeans é 'os números que eu recebo de SAS quando eu usar uma instrução lsmeans'. Minha sugestão para a obtenção de tais números é comprar uma licença SAS ea utilização SAS para ajustar seus modelos. "