смешанная модель эффекта с повторными мерами

Я пытаюсь разработать смешанную модель эффектов на наборе данных с повторными мерами.

Met is measured on a series of randomly selected days on 24 samples submitted to 3 treatments (Treat, with levels c, uc and ga).

Уровни , Выполненного , изменяются из-за различий в погодных условиях в течение дней ( Дата ). Дата таким образом становится вторым случайным эффектом модели (наряду с выбранными пунктами ( ID )).

Мой главный интерес состоит в том, чтобы видеть, имеет ли Удовольствие значительный эффект на , Выполненный через дни.

некоторые типовые данные:

# create example data frame 
ID     <-  factor(rep(c("a", "b", "c", "d", "e", "f", "g", "h", "i", "j", "k", "l", "m", "n", "o", "p", "q", "r", "s", "t", "u", "v", "w", "x"), 6))
Treat  <-  factor(rep(c(rep("c",8), rep("uc",8), rep("ga",8)), 6))
Date   <-  factor(rep(c(rep("10/06/2007",24), rep("19/06/2007",24), rep("12/07/2007",24), rep("21/07/2007",24), rep("11/08/2007",24), rep("12/08/2007",24)), 1))
Met    <-  as.numeric(c(rnorm(8,5,2),   rnorm(8,7,2),   rnorm(8,9,2), 
                        rnorm(8,15,2),  rnorm(8,17,2),  rnorm(8,19,2),
                        rnorm(8,9,2),   rnorm(8,11,2),  rnorm(8,13,2),
                        rnorm(8,8,2),   rnorm(8,10,2),  rnorm(8,12,2),
                        rnorm(8,2,2),   rnorm(8,4,2),   rnorm(8,6,2),
                        rnorm(8,3,2),   rnorm(8,5,2),   rnorm(8,7,2)))
ww     <-  gl(1,1,144)

lys.data  <-  data.frame(ID, Treat, Date, Met, ww)
head(lys.data)

# set contrasts of data frame
lys.data$Treat   <-  factor(lys.data$Treat,     levels=c("c", "uc", "ga"))

Тогда анализ:

library(nlme)
lme.001  <-  lme(Met ~ Treat, data = lys.data,
                 random=list(ww=pdBlocked(list(pdIdent(~Date-1),
                             pdIdent(~ID-1)))))
summary(lme.001)

От результатов я добираюсь, кажется, что я не делаю то, что я предполагаю, что делаю, поскольку степени свободы кажутся неправильными (слишком высоко). Это правильно, который количество степеней свободы знаменателя увеличивает с количеством повторений (даты), что эксперимент был выполнен?

Кто может помочь мне здесь или указать мне в правильное направление? Я иду не так, как надо со способом, которым я представляет вложение данных? (Я предполагаю, что нет ни одного).

2
nl ja de
Можно ли объяснить, что принудило вас использовать ту случайную структуру вместо , случайного = ~ Date|ID ? Было ли что-то в остатках или lmList сюжет, который предложил это конкретное выражение для случайных эффектов?
добавлено автор f1r3br4nd, источник
Веб-сайт stats.stackexchange.com было лучшее место для этого вопроса.
добавлено автор Sven Hohenstein, источник
Я думаю, что это достаточно особенное, кроме которого ни у кого в ТАК не будет подсказки возможно whuber, если он будет там:).
добавлено автор StasK, источник
Этот вопрос может быть более дома на stackoverflow, так как это - только вопрос о том, как использовать ЛБМ .
добавлено автор Macro, источник
это - то, откуда мой вопрос был перемещен...
добавлено автор thijs van den bergh, источник

1 ответы

Правила, которые ЛБМ использование, чтобы вычислить степени свободы знаменателя описано на p. 91 из Пинейро и Бэйтса (2000) - эта страница, оказывается, доступен на Google Books. (Что связь также доступна на Страница часто задаваемых вопросов GLMM.)

update: since this no longer seems to be available in a useful form on Google Books, here's the text of the critical paragraphs:

Эти условные тесты на условия фиксированных эффектов требуют степеней свободы знаменателя. В случае условного $F$ - тесты, степени свободы нумератора также требуются, будучи определенным самим термином. Степени свободы знаменателя определяются группирующимся уровнем, в который оценивается термин. Термин называют внутренних относительно фактора, если его стоимость может измениться в данном уровне группирующегося фактора. Термин внешних к группирующемуся фактору, если его стоимость не делает изменений в уровнях группирующегося фактора. Термин, как говорят, оценивается в $i$ уровня, если это внутреннее к фактору группировки $i-1$st и внешнее к фактору группировки $i$th. Например, термин , который Машина в модели fm2Machine внешняя, чтобы Машину %in Рабочий % и вывести, чтобы Рабочего , таким образом, это оценивается в уровень 2 ( Машина %in Рабочий % ). Если термин внутренний ко всем факторам группировки $Q$ в модели, он оценивается в уровень ошибок в группе, которые мы обозначаем как уровень $Q+1$st.

Точку пересечения, которая является параметром, соответствующим колонке всех 1's в образцовом $X_i$ матриц, рассматривают по-другому по сравнению со всеми другими параметрами, когда это присутствует. В качестве параметра это расценивается как оцениваемый в уровень 0, потому что это внешнее ко всем группирующимся факторам. Однако его степени свободы знаменателя вычисляются, как будто это было оценено в $Q+1$ уровня. Это вызвано тем, что точка пересечения - один параметр, который объединяет информацию от всех наблюдений на уровне, даже когда соответствующая колонка в $X_i$ не изменяется с уровнем.

Разрешение $m_i$ обозначить общее количество групп в $i$ уровня (с соглашением, что $m_0=1$, когда фиксированная модель эффектов включает точку пересечения и 0 иначе, и $m_ {Q+1} =N$) и $p_i$ обозначает сумму степеней свободы, соответствующих условиям, оцененным в $i$ уровня, степени свободы знаменателя уровня $i$th определяется как

$$ denDF_i = m_i - (m_ {i-1} + p_i), я = 1, \dots, Q $$

Это определение совпадает с классическим разложением степеней свободы в уравновешенной, многоуровневой АНОВОЙ, проектирует и дает разумное приближение для более общих моделей смешанных эффектов.

Я не проверил ваш пример в мельчайших подробностях, но я сильно подозреваю, что проблема - то, что у вас есть рандомизированная блочная конструкция, а не строго вложенный дизайн, так, чтобы ваши степени свободы были выше, чем вы думаете. В целом остаток/знаменатель df (количество блоков 1) * (число за блок 1), а не (как вы, возможно, ожидали), (количество блоков 1) типичный для вложенного дизайна: посмотрите здесь, например.

С другой стороны, возможно, что , ЛБМ поняла его превратно, если дизайн достаточно сложен - в этом случае, вам, вероятно, придется разработать его для себя, или , простое решение может не существовать. Снова, посмотрите Часто задаваемые вопросы GLMM для совета.

2
добавлено