我正在寻找反馈信息，以确定如何正确指定随机效应以说明重复测量设计中的相关性，但是具有多个相
我需要使用线性混合效应模型<strong>评估2次访问之间的脂肪的纵向变化</strong>。
我有一些会从访问
我的示例数据集是（现实生活中更大，唯一的PatientID = 2775）：
<pre><code>df <- data.frame(PatientID = c(10003
我正在研究语言数据，并尝试用NURSE之类的词来研究元音的实现。可以实现的类别少于3种，我将其编码
我正在尝试使用R中的包'mitml'计算多级模型的R平方度量。我尝试使用lme4和nlme指定我的模型。但是，当我
我有多种基因型的基因表达数据作为TPM矩阵：
<pre><code>gene Sample1 Sample2 Sample3
gene A 12.6 3.5 6.7
g
我刚开始将样条曲线应用于纵向数据，因此出现了我的问题：
我有3个时间点的成长小鼠的纵向数据：x
我有一个看起来像这样的模型：
<pre><code>model1 = lme(nsyll ~ Age + Gender + task + AQ, random = list(~1|ID, ~1|task),
我正在使用RStudio根据我收集的数据创建一些逻辑回归模型。我使用<code>glmer()</code>创建了几种不同的模
假设我想用 lme4 计算随机模型效应。
这是一个示例模型以及通过明确指定从一个变量中获取随机模型效
我正在使用 Spark-3.0.0 在 EMR-6.1 集群上运行 Spark 任务。 Spark 任务 (LivySensor) 引用了档案中的 conda 包。
我正在尝试制作一个箱线图来可视化这个回归模型
<pre><code>library(lme4)
lmer(dv1 ~ intervention + (1|id/area),
我正在尝试使用 lme 模型中的 sjPlot 构建效果图。
<pre><code> mod1 <- lme(Bl_mean_log~bio_4z:Cont+bio_12z:Cont+el
当数据中没有“NA”时，我遇到了一个声称有“不完整案例”的数据库的问题。
<h3>数据</h3>
<pre><code>d
我有一个这样的数据集（但更复杂）：
<pre><code> id Group time IS
1 a 0 1 2
2 b 1
