混合效应模型（lme4）的截距（随机斜率）的多个变量

Question

我是R的新手，来自STATA。我想评估一个混合模型（lme4），其中我的因变量是一个均值（平均速度），我有作为独立变量的人行横道，approach_width（这两个级别在同一层，街道或进场），lumix，pop_dens和empl_dens（这些在另一个级别，这个级别是交集）。对于不同的级别，我有一个ID（Int_ID和Approach_ID）。 这个想法是要评估Int_ID级别的lumix，pop_dens和empl_dens以及Crossway，Approach_ID的approach_width对均值的影响。

我一直在尝试找到在lmer函数上指定不同随机斜率的方法，但没有成功。我知道我是否只想评估Int_ID和Approach_ID应该是这样的：

memeads <- lmer(means ~ crosswalk + approach_width + lumix + pop_dens + empl_dens + (1 | Approach_ID) + (1 | Int_ID), data = db)

在STATA中，我将执行以下操作：

xtmixed means crosswalk approach_width lumix pop_dens empl_dens || Int_ID : lumix pop_dens empl_dens || Approach_ID : crosswalk + approach_width

任何帮助将不胜感激

Answer 1

在@Oliver的帮助下，我能够拟合我的模型。如果将来有任何解决方案，请采用以下解决方案。

要在斜率中包含多个随机变量，模型应为：

Succeeded. Result = 42
Failed. Exception = timeout

感谢支持