我假设混合效果模型中的随机效应差异对于固定因子BTyp的不同级别会有所不同。
这是我的模特
fm2 <- lme(CA ~ 1 + pF+Tiefe+BTyp+Tiefe:pF+BTyp:pF, data=data2,
random = list(~ 1 + pF|Probe))
fm2_Btyphet<-update(fm2, weights=varIdent(form=~1|BTyp))
我设法使用Btyp函数合并了lmer - 随机效果的特定方差，但是这个函数不允许考虑组内错误的方差异质性（在我的情况下更好地考虑） ）。 我的问题是如何使用lme函数将“Btyp”特定方差纳入随机效应？
下面您可以看到它如何与lmer功能一起使用。
CA ~ 1 + pF + Tiefe + BTyp + Tiefe:pF + BTyp:pF +
(0 + Pind + pF | Probe) + (0 + Bind + pF | Probe) + (0 + Tind + pF | Probe)
Data: data2
AIC BIC logLik deviance REMLdev
21987 22092 -10975 21979 21951
Random effects:
Groups Name Variance Std.Dev. Corr
Probe Pind 158.6058 12.5939
pF 2.4289 1.5585 -1.000
Probe Bind 134.6383 11.6034
pF 2.7619 1.6619 -1.000
Probe Tind 490.6714 22.1511
pF 46.3533 6.8083 -1.000
Residual 316.9860 17.8041
Number of obs: 2530, groups: Probe, 45
Pind，Bind，Tind是BTyp不同级别的指标变量。