Question

我想在R中编写以下SAS代码。我知道R语句中的类语句是冗余的（不是必需的）。

proc mixed data=in_data;
class G F K kal;
model conc=;
random G F K(F) kal(G*F*K);
ods output covparms=out.cov_out;
run;

我尝试了以下代码，没有运气。

fit＆lt; - lmer（conc~（1 | G）+（1 | F）+（1 | K / F）+（1 | kal / G：F：K），sample_1）

具有以下输出。我希望不要为kal或K获得价值。

summary(fit)

Random effects:
 Groups    Name        Variance  Std.Dev.
 G:F:K:kal (Intercept) 1.421e-04 0.011921
 F:K       (Intercept) 1.326e-05 0.003641
 F         (Intercept) 6.548e-05 0.008092
 kal       (Intercept) 9.852e-06 0.003139
 K         (Intercept) 1.272e-05 0.003567
 G         (Intercept) 2.165e-03 0.046527
 Residual              4.647e-04 0.021557

Answer 1

您的公式转换为：

conc ~值使用G + F固定效果(K|F)随机斜率[{1}}建模，其K和G随机斜率变为(Z|G/F/K) 1}} Z嵌套K嵌套在F中。此外，当您使用G而不是\时，这会转换为：:。您的定义中不使用(Z|G) + (Z|G:F) + (Z|G:F:K)或0 +，因此包含拦截。

因此，您的模型转换为：- 1。这是你想要的吗？

可能有问题的是，在您的定义中conc ~ 1 + G + F + (1 + K|F) + (1 + Z|G) + (1 + Z|G:F) + (1 + Z|G:F:K)是随机效应的随机斜率和分组变量 - 它是否有用？

检查K上lme4的文章和此包中的公式。

将proc混合转换为lmer - SAS转换为R

1 个答案: