在llme-package（r）解释中的lme摘要/无法显示所有级别的固定效果

Question

需要一些帮助来解释摘要（） - 功能结果。

我在R。

中的lme包中运行nlme

我有一个简单（且非常小）的数据集，其中包含三个分组变量：origin，基因型和时间，response是一个名为Maxi的连续变量。

Origin = 2级，称为Ka和La

基因型=嵌套在原始Ka中的3个级别和嵌套在原始La中的2个级别

时间=嵌套在每个基因型中的2个级别

我对Origin，Time及其互动的主要影响感兴趣。除了测试我还想得到他们的估计。这是我想到的模型：

model = lme(fixed = Maxi ~ Origin*Time, random = ~ 1 |Genotype)

anova()等工作正常，实际上没有重要的互动，但

这里问题：

当我运行摘要（模型）时，我得到：

Fixed effects: Maxi ~ Origin * Time 
                                   Value Std.Error DF   t-value p-value
(Intercept)                    15.399386 1.1127382 20 13.839181  0.0000
OriginLa                       -1.986388 1.7702416  3 -1.122100  0.3435
Timeeve                         0.074444 0.8942694 20  0.083246  0.9345
OriginLa:Timeeve               -1.387448 1.5648876 20 -0.886612  0.3858

我对其他因素水平的估计在哪里？我认为为了能够解释这些固定效果，摘要表必须以某种方式显示所有级别？或者我这样解释：

    the estimate for OriginKa is 15.399386
    the estimate for OriginLa is 15.399386-1.986388
    the estimate for Timemor  is 15.399386
    the estimate for Timeeve  is 15.399386+0.074444

and then I can't even guess how to interpret the interaction estimate...

对于Origin -factor的水平和时间因素的水平，估计是相同的，这并不是直觉上正确的。

注意：

1. 我没有将我的数据变成分组数据（是否总是必要的？）
2. 我想在模型中包含random = 1~ | Origin / Genotype但是在输出中产生了NaNs，显然模型变得过于复杂了？

任何指针？

这里是重现我的问题所需的数据：

Orig.Genot.Time Maxi
Ka  Ka1     mor 14,59
Ka  Ka1     eve 13,42
Ka  Ka11    mor 14,08
Ka  Ka11    eve 16,29
Ka  Ka15    mor 14,38
Ka  Ka15    eve 14,56
La  La1     mor 17,82
La  La1     eve 13,28
Ka  Ka1     mor 16,44
Ka  Ka1     eve 15,52
Ka  Ka15    mor 13,76
Ka  Ka15    eve 13,55
Ka  Ka1     mor 19,15
Ka  Ka1     eve 19,12
La  La6     mor 10,54
La  La6     mor 11,38
La  La6     eve 10,48
Ka  Ka15    mor 15,25
Ka  Ka15    eve 16,51
La  La1     mor 17,46
La  La1     eve 15,57
Ka  Ka1     mor 16,83
Ka  Ka1     eve 15,63
Ka  Ka15    mor 14,54
Ka  Ka15    eve 15,09
La  La1     mor 11,3
La  La1     eve 11,94

Answer 1

我最近也在与lme（）斗争。首先，我知道您的随机效果语法不正确。它应该是随机的= ~1 |来源/基因型，如果基因型是来源中的嵌套因子。此外，您的摘要似乎不完整的原因再次是您的语法。公式应为

lme（固定= Maxi~Origin + Time + Origin *时间，随机= ~1 | Origin / Genotype）

如果要测试原点，时间以及原点和时间的组合。由于您未在公式中包含单个术语，因此未计算这些术语之间的任何相关性。您基本上只测试组合因子，而不是单个因子。此外，如果您要测试原点和时间的交互而不是组合效果，则应该是原点：时间，而不是原点*时间。