计算nlme中参数的标准误差

Question

我在nlme中运行非线性混合模型，我无法计算三个参数的标准误差。我们在这里有最终模型：

shortG.nlme9 <- update(shortG.nlme6,
                   fixed = Asym + xmid + scal ~ Treatment * Breed + Environment,
                   start = c(shortFix6[1:16], rep(0,2),
                             shortFix6[17:32], rep(0,2),
                             shortFix6[33:48], rep(0,2)),
                   control = nlmeControl(pnlsTol = 0.02, msVerbose = TRUE))

当我们使用摘要声明插入它时，我们可以获得每种处理，品种，处理*品种互动和环境的标准错误。然而，我们正在研究制定特定组合的增长曲线（treatment1 / breed1，treatment2 / breed1，treatment3 / breed1等），因此我们需要将治疗，品种和环境的影响结合起来，并将逻辑结合起来他们的标准错误来获得完整参数的SE。要做到这一点，是否有办法让R自己提出完整的SE，或者是否有一种简单的方法让R给我们一个协变量矩阵，以便我们可以手动计算这些值？当我们通过简单地插入summary(shortG.nlme9)语句来查看基本统计数据时，我们会自动给出一个相关矩阵，那么我们可以为协变矩阵编写一些内容吗？