我在 lme4 包中使用 glmer。我的公式是这样的：
<块引用>
glmer1 <- glmer(answer ~ (1|subject) + target*major, data
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),
我已经使用 <code>mixed()</code> 成功运行了 glmer 模型。我花了一段时间才找到一个模型，因为我有很多变量
您认为边际效应 <code>sjplot::plot_model</code> 的结果正确吗？我认为它在图中显示了错误的数据，如下所示
我有一个混合效应模型，它 (a) 有一个对数链接，(b) 包括一个连续的交互。我想绘制交互效果，反向转
我有一个混合模型，其中包含两个连续变量的相互作用。我了解如何使用 predict() 进行连续的分类交互，
我尝试在 R 中重新计算准确发布的 Stata 代码。在第一步中，我从 Stata 导出了相同的数据集并将其导入到
在我下面的代码中，我想知道如何从 <code>out</code> 中的 <code>Ts</code> 对象获取 <code>lme()</code> 和 <code>librar
我使用 statsmodels lme 模块。
我有 2 个具有相同 y 变量和不同固定变量的模型。
两个模型都是
我在 lme4 中使用 lmer 对几个设计实验中的响应进行建模，处理随机分配到块内的地块，并在多年内重复
在 <code>pymer4</code>（或用于线性混合效应回归模型的类似 python 模块）中有没有办法比较两个不同的模型
这是我的数据：<a href="https://pastebin.com/ZgWHcrTi" rel="nofollow noreferrer">https://pastebin.com/ZgWHcrTi</a>
我今天
我想知道是否有更简洁的方法来为语法的随机部分编写语法，如下所示？
<strong>PS.:</strong> 本质上
我正在尝试将多个变量循环运行到混合模型中。
我看到了解决这个问题的问题，但我无法解决：
我需要一个模型来模拟来自<em>时间</em>的蓝色曲线（<em>脉冲</em>血压）和<em>嘈杂</em>信号（图像中的红
我一直在搜索许多网络资源，只是为了尝试获取有关此问题的任何信息。我正在研究一个<strong>两级多级
我有因变量 <code>x</code>、独立变量 <code>y</code> 和组成员身份 <code>idx</code>。有
<ol>
<li>对于 <code>x</code>
我的线性混合效应模型的事后比较遇到了问题。我将尝试用一个快速构建的不完美示例来解释它：
我想运行一个具有 4 个固定效应和 1 个客户随机效应的 lmer 模型。结果以美元为单位，4 个预测变量也是
我正在尝试使用包 <code>glmer.nb()</code> 中的 <code>lme4</code> 拟合混合效应负二项式模型。
<pre><code>m1 <-
