我想为这个回归写一个随机效应模型：
<pre><code>randeffect<- lmer(effort~bs+bso+fe+st+maj+exp+hw+(randomeslope/rand
首先，我构建了以下数据框（country_Id 为因子变量，年份为数字）：
<pre><code>mydata = pdata.frame(mydata, ind
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
我正在尝试评估具有多个自变量的二元结果。
研究设计是一项风险集病例对照研究。因此，我使用
我在使用粗化精确匹配 (CEM) 匹配的面板数据集中运行随机效应时遇到问题。
在我的项目中，我有数百万
我想尝试一个随机参数线性回归，我想知道是否有一个包/函数允许不同类型的随机参数？到目前为止我
我想在我的 Stata 面板数据随机效应回归模型中获得 beta 系数。但后来我注意到 <code>xtreg</code> 命令中不
我正在运行一个具有随机效应的泊松模型来研究与某种药物相关的传染风险。我使用 glmmTMB 包（我在使
我在使用 <code>predict.glmmTMB()</code> 时遇到了一些麻烦，当我从我的模型中去掉随机效应时，我可以让它正
在 <code>predict.merMod</code> 包的函数 <code>lme4</code> 中，以下参数有什么区别：<code>allow.new.levels=TRUE</code>、<
我正在研究混合模型并且对嵌套随机效应有疑问..
在这个例子中，我们测试了受试者变量 X 和结果
我在 R 中运行了一个随机效应模型并获得了输出。但我无法解释如下的 R 输出：
<pre><code>{
"date
我有（相对较大）数量的“索引”（组织为列变量），我的目标是应用一些聚类算法来找出这些不同变
我相信我已经找到了一种使用 plm 函数将三个变量（ID、时间和类型）作为固定效果的方法（我之前在 pda
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
<a href="https://i.stack.imgur.com/F4ZXW.png" rel="nofollow noreferrer">dataset</a>
这就是我的数据集的样子。
我正在
<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。
[编辑 2]
通过将 <code>random.method="walhus"</code> 添加到 plm（也适用于 <code>random.method="nerlove"
