我正在尝试使用 lme4 语法为逐步回归（“向后选择”）构建一个最大模型，并且非常感谢您的帮助，因
我需要进行线性混合模型模拟以获得不同样本量的功效。
我的模型是：
评分 = y
固定效
我正在运行一个线性混合模型。
我不知道为什么会出现以下错误。
固定效应是 <code>ageroup</code> 和 <code>P
我正在尝试安装各种库以使用 R 在 lme4 中完成 glmer 分析，包括：
<ul>
<li>DHARMa</li>
<li>glmmTMB</li>
<li>RcppE
我使用混合模型将某些测量的方差分为组间方差和组内方差。模型如下所示：
<pre class="lang-r prettyprint
当我使用 <code>lmer</code> 作为 <code>lme4</code> 运行带有 <code>na.pass</code> 的 <code>na.action</code> 模型时，我收
我试图绘制出随着参与者年龄的增长，患有或未患有创伤性脑损伤的个体认知状态的非线性轨迹（创伤
我有一个数据集查看响应变量（脂肪百分比）、随时间（第 0-4 周）和治疗条件 - 短日与长日。
我使用
我正在尝试将损坏的棒模型拟合到纵向数据。我无法重现数据，这是前六个观察结果：
<pre><code>
我正在尝试使用 eqatiomatic 包来绘制我的 lmer 模型。
<pre><code>c1<-lmer(sqrt(co22)~t.air+t.soil+tdr+ph+TC+TN+wtd+F
<strong>在这种情况下我可以使用“连续”随机效应吗？</strong>
我有以下 lmer 模型：
<pre><code> m1
我正在尝试从 lmer 输出中提取随机效应相关参数。
这是我的模型：
<pre><code>m <- lmer(RT ~ Conditio
虽然我认为这样做不是最佳实践，但我希望在一个表中并排放置一个线性模型和一个线性混合效应模型
我试图找出不同畜群中动物传染性特征的差异。每个牛群包含来自 5 个不同种系的固定数量的后代。
我有一个线性模型，以浓度作为结果变量，以研究组作为预测变量。时间和性别是协变量，每个受试者
这是我的模型。
mgh <- lmer(YearlyHour~Age* Gender* GHFlag* Disability+(Age|Id), data=mydata)
总结(mgh)
R 发出警告但仍然
我正在查看已编码的 <code>this_needs_to_be_an_int</code> 模型，但我不太明白 <code>lmer</code> 正在/正在做什么。
我在运行以下代码时收到错误消息 <code>Error in colSums(tcm * y * w) : 'x' must be an array of at least two dimensio
我正在使用 merTools 中的 glmerModList() 函数将广义混合模型拟合到 15 个插补数据集。
我首先通过执行
我正在 glmer() 中运行一个模型来合并随机效应和二项式结果，并使用 {car} 包中的 Anova() 输出结果。
<p
