如何解决lme4::lmer() 有 -1？
我正在查看已编码的 this_needs_to_be_an_int 模型，但我不太明白 lmer 正在/正在做什么。代码看起来像 -1
我相信 fit = lmer(resids ~ -1 + (1|loc/time)) 部分可以等价地写成 (1|loc/time)，它是 (1|loc) + (1|loc:time) 的随机截距，loc 的随机截距在 {{1 }}。
现在我不太明白的部分：time，我认为这与平均值有关。我发现的唯一一个在该位置使用 loc 的地方（而不是 -1 或将其留空）是在 Fitting Linear Mixed-Effects Models using lme4 的第 7 页。此处的表格显示了它与 -1 的结合，1 用于“指定随机截取具有先验的已知方法”。所以，我的直觉说，去掉 offset(o) 与使用 offset(o)（数字 offset(0) 而不是字符 0）是一样的，这意味着 先验 表示都是 o。
这是正确的吗？
解决方法
是的，这会将模型的固定效应组件设置为零。虽然它是合法的，但这是一个比较奇怪的模型；我希望编码它的人知道他们在做什么。我只能想到两个原因，你会用一个空的固定效应组件来拟合模型：
- 出于某种原因，您想对截距的显着性进行似然比检验（这是不寻常的，在大多数情况下，截距没有特别的统计意义）
- 您有一个特定的实验设计，其中先验已知均值为零（例如，您的响应变量是已随机化为可交换的两个元素之间的某种差异）。立>
lmer(Reaction ~ -1 + (Days|Subject),sleepstudy)
Linear mixed model fit by maximum likelihood ['lmerMod']
Formula: Reaction ~ -1 + (Days | Subject)
Data: sleepstudy
AIC BIC logLik deviance df.resid
1840.7814 1853.5532 -916.3907 1832.7814 176
Random effects:
Groups Name Std.Dev. Corr
Subject (Intercept) 252.53
Days 11.93 0.88
Residual 25.59
Number of obs: 180,groups: Subject,18
No fixed effect coefficients
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