转换R中的SAS代码混合模型

Question

我正在尝试通过R执行线性混合模型。我有一个SAS代码，我正在尝试在R中翻译它。

这是我的数据：2组产品：治疗，témoin5次：T0，T1，T2，T4和T6 vol（子喷射）= 12子喷射1响应：y

这是我的SAS代码：

proc mixed data =toto method= ML;
              class = traitement temps vol ;
              model  y= traitement temps traitement*temps /ddfm=kr outp=residuals;
              repeated traitement*temps / subject =vol type=ar(1) group=traitement*temps;

              lsmeans traitement*temps / pdiff= all cl;
run;

这是我的R代码：

mod<-nlme::lme(y ~ temps*traitement,
         data=data,
         random = ~ traitement | id,
         correlation =corCAR1(form = ~ temps | id/traitement),
         method="ML" ,contrasts=list(traitement="contr.sum" ))

  ls.m<-lsmeans(mod,list(pairwise ~ temps|traitement, 
                             pairwise ~ traitement|temps))  


      summary(glht(mod, linfct=mcp(traitement="Dunnett")))
     contrastes<- pairs(ls.m)

AIC和BIC是不同的：我的R模型是不同的，没有相同的p值......

你有什么想法吗？

非常感谢!!