Question

我尝试执行线性混合模型分析。我的数据集看起来像这样

我想根据每个pheno_a类型分析FEV1下降的差异，该下降在每个后续日期显示为BDR_FEV1_pcForecast1到3。

我尝试了几种代码，但没有任何解决方法

library(nlme) 
library(lme4)
#Long type
CBL <- reshape(CB,direction="long",varying=37:40, sep="")
CBL$time2<-with(CBL,ifelse(time=="1_pcForecast", 1,

                       ifelse(time=="1_pcForecast1",2,

                              ifelse(time=="1_pcForecast2",3,

                                     ifelse(time=="1_pcForecast3",4,NA)))))

CBL$group <-factor(CBL$pheno_a)
CBL$time2 <- factor (CBL$time2)
CBL$id <- factor (CBL$id)
library(tidyverse)
library (dplyr)
CBL2<-select(CBL,id, time2, group, BDR_FEV)
(fm<- lmer(BDR_FEV~  time2 + group + time2:group + 
(time2|id),data=CBL2,control=lmerControl(check.nobs.vs.nRE="ignore")))

结果应显示如下通过REML ['lmerMod']进行线性混合模型拟合

公式：BDR_FEV〜time2 +组+ time2：group +（time2 | id）

数据：CBL2

REML收敛标准：36920.69

随机效果：

组名称标准偏差科尔

id（拦截）18.481

      time22       8.159   -0.30            

      time23       8.835   -0.28  0.94      

      time24       9.189   -0.28  0.93  1.00

剩余4.964

obs数量：4639，组：id，2422

固定效果：

（拦截）time22 time23 time24 group1

  62.6471         0.1298        -0.4445        -1.1221        -6.2939

time22：group1 time23：group1 time24：group1

  -2.2448         0.4472        -0.4682

收敛码0; 2个优化器警告； 0 lme4警告

警告消息：

1：在checkConv(attr(opt, "derivs"), opt$par, ctrl = control$checkConv, :

中

无法评估比例梯度

2：在checkConv(attr(opt, "derivs"), opt$par, ctrl = control$checkConv, :

中

模型无法收敛：使用1个负特征值退化Hessian

我希望您能提出建议。

如何执行线性混合模型？

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