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R_Mixed-Effects_model
をテンプレートにして作成
開始行:
[[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
dat.lmer <- 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，
左の１は，この変数に対して切片を推定することを意味する．...
ranef(dat.lmer)
として確認できる．この出力は，モデルのパラメータにもとづ...
ただ，各レコードごとにプラスあるいはマイナスされた調整値...
推定されるのは，そのランダム項の分散である（平均は 0 であ...
lme4 パッケージの出力には random effect のパラメータ(Rand...
以下は例．Subject (被験者)に Word に反応させる実験 (Trial...
> 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...
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...
> var(ranef(lexdec3.lmer)$Word)
(Intercept)
(Intercept) 0.003732365
としても同じ数値は表示されない．
* 傾き [#r42d3214]
切片に加えて，ランダム項のサンプルごとに異なる傾きを推定...
lmer(y ~ x1 + (1+x1|x2) + (1|x3), data = dat)
のように使うことになる．これは x2 と固定項とした場合に x1...
この場合，x2 の切片と傾きの相関が新たにパラメータとして推...
lmer(y ~ x1 + (0+x1|x2) + (1|x3), data = dat)
たとえば次のモデルでは Subject (被験者)に実験 (Trial)を繰...
> lexdec3.lmerA = lmer(RT ~ Trial + (1+Trial|Subject) + ...
data = lexdec3)
> print(lexdec3.lmerA, corr = FALSE)
終了行:
[[Rの備忘録]]
* 切片 [#i19a0e3c]
lme4 パッケージでモデル式の指定として
dat.lmer <- lmer(y ~ x1 + (1|x2) + (1|x3), data = dat)
のように使うことになるが，
(1|x2)
が random effect であり，縦棒の右はグループ化を表す変数，
左の１は，この変数に対して切片を推定することを意味する．...
ranef(dat.lmer)
として確認できる．この出力は，モデルのパラメータにもとづ...
ただ，各レコードごとにプラスあるいはマイナスされた調整値...
推定されるのは，そのランダム項の分散である（平均は 0 であ...
lme4 パッケージの出力には random effect のパラメータ(Rand...
以下は例．Subject (被験者)に Word に反応させる実験 (Trial...
> lexdec3.lmer = lmer(RT ~ Trial + (1|Subject) + (1|Word...
lexdec3)
> lexdec3.lmer
Linear mixed model fit by REML
Formula: RT ~ Trial + (1 | Subject) + (1 | Word)
Data: lexdec3
AIC BIC logLik deviance REMLdev
-1241 -1215 625.7 -1274 -1251
Random effects:
Groups Name Variance Std.Dev.
Word (Intercept) 0.0046579 0.068249
Subject (Intercept) 0.0186282 0.136485
Residual 0.0225642 0.150214
Number of obs: 1557, groups: Word, 79; Subject, 21
Fixed effects:
Estimate Std. Error t value
(Intercept) 6.394e+00 3.217e-02 198.76
Trial -1.835e-04 8.194e-05 -2.24
Correlation of Fixed Effects:
(Intr)
Trial -0.268
ランダム項の Variance は BLUP で推定されたパラメータであ...
このモデルにもとづく各サンプルのランダム効果を ranef() で...
> var(ranef(lexdec3.lmer)$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...
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...
この場合，x2 の切片と傾きの相関が新たにパラメータとして推...
lmer(y ~ x1 + (0+x1|x2) + (1|x3), data = dat)
たとえば次のモデルでは Subject (被験者)に実験 (Trial)を繰...
> lexdec3.lmerA = lmer(RT ~ Trial + (1+Trial|Subject) + ...
data = lexdec3)
> print(lexdec3.lmerA, corr = FALSE)
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