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[[Rの備忘録]]
* 切片 [#i19a0e3c]
lme4 パッケージでモデル式の指定として
lmer(y ~ x1 + (1|x2) + (1|x3), data = dat)
のように使うことになるが,
(1|x2)
が random effect であり,縦棒の右はグループ化を表す変数,
//左は fixed effects
左の1は,この変数に対して切片を推定することを意味し,この変数に関するレコードの値は,推定された切片に対する差として調整されたことになる.
lme4 パッケージの出力には random effect のパラメータ(Random Intercept)が含まれている.以下は例.
> lexdec3.lmer = lmer(RT ~ Trial + (1|Subject) + (1|Word),
lexdec3)
> lexdec3.lmer
Linear mixed model fit by REML
Formula: RT ~ Trial + (1 | Subject) + (1 | Word)
Data: lexdec3
AIC BIC logLik deviance REMLdev
-1241 -1215 625.7 -1274 -1251
Random effects:
Groups Name Variance Std.Dev.
Word (Intercept) 0.0046579 0.068249
Subject (Intercept) 0.0186282 0.136485
Residual 0.0225642 0.150214
Number of obs: 1557, groups: Word, 79; Subject, 21
Fixed effects:
Estimate Std. Error t value
(Intercept) 6.394e+00 3.217e-02 198.76
Trial -1.835e-04 8.194e-05 -2.24
Correlation of Fixed Effects:
(Intr)
Trial -0.268
ランダム項の Variance は BLUP で推定されたパラメータである.
このモデルにもとづく各サンプルのランダム効果を ranef() で確認できるが,これは BLUP の推定を利用した結果である.従って
> var(ranef(lexdec3.lmer)$Word)
(Intercept)
(Intercept) 0.003732365
としても同じ数値は表示されない.
* 傾き [#r42d3214]
切片に加えて,ランダム項のサンプルごとに異なる傾きを推定する場合は
lmer(y ~ x1 + (1+x1|x2) + (1|x3), data = dat)
のように使うことになる.これは x2 と固定項とした場合に x1 との皇后作用を検討するのに等しい.
この場合,切片と傾きの相関が新たにパラメータとして推定されるが,これを防ぐには次のようにする.
lmer(y ~ x1 + (0+x1|x2) + (1|x3), data = dat)