没有拦截的混合模型

Question

我想使用没有随机拦截但具有相关结构的混合模型。原因是让AIC帮助选择最佳的相关结构（例如，自回归与复合对称）。所以它本质上是一个GEE，但GEE不允许估计AIC。它们也被称为协方差模式模型。

下面的代码模拟具有复合对称关联的随机数据。该模型适合随机截距和方差 - 协方差矩阵。有没有办法关掉随机拦截？

library(MASS)
library(nlme)
Sigma = toeplitz(c(1,0.5,0.5,0.5))
data = data.frame(mvrnorm(n=10, mu=1:4, Sigma=Sigma))
data$id = 1:nrow(data)
long = reshape(data, direction='long', varying=list(1:4), v.names='Y')
cs = corCompSymm(0.5, form = ~ 1 | id)
model = lme(Y~time , random=list(~1|id), data=long, correlation=cs)
summary(model)

Answer 1

如果您只对比较相关结构感兴趣，那么我很确定您的目标可以通过适合gls的广义最小二乘模型来实现：

model = gls(Y~time, data=long, correlation=cs)
summary(model)
AIC(model)

否则，符合lme的线性混合效果模型必须指定随机效果。