lme中的协方差结构 - AR（1）

Question

我的响应变量是Yijk，对应于

的recovery时间

• patient i（i = 1，...，I）
• 与treatment j（j = 1，...，J）
• 并在time k（k = 1，...，K）
处测量

我想适合以下模型：Model equation，其中：

• μ是全局固定拦截
• αj是治疗的固定效果
• bik是具有以下协方差结构的随机效应。表示对患者i的K维效果矢量，然后其方差 - 协方差矩阵将具有以下AR（1）结构。 Variance covariance matrix
• uijk是通常的误差项，方差σ²

考虑以下命令行：

lme(recovery ~ treatment, method="REML", random=~1|patient, correlation=corAR1,form=~time|patient,data=data)

几个问题：

1. 这个correlation参数对应什么？协方差的结构是什么？那是我定义为R的var-cov矩阵吗？
2. 这条线实际上是否符合我的要求？
3. 如果没有，它会做什么？
4. 如果没有，有没有办法做我想做的事情？

提前谢谢！

Answer 1

首先，你有一个命令lme，我将假设它是nlme，因为a）lme不是我知道的任何包中的R命令或R可以找到并且b）相关性不是lme4

中的选项

其次，在nlme的文档中，他们有这个：

  

描述组内相关性的可选corStruct对象   结构体。有关说明，请参阅corClasses的文档   可用的corStruct类。默认为NULL，对应于no   组内相关性。

并在corClasses中说

  

第1阶的corAR1自回归过程。

因此，前两个问题的答案似乎是“是”。