我目前正在为使用R进行重复测量而使用一些混合模型而苦苦挣扎。我读了很多文章，并要求将代码从SAS转换为R，我发现了一些元素，但是我不确定我要做什么到目前为止已经做了。
我正在尝试对某些产品对具有不同序列模式和不同访问次数的对象的效果进行建模（按照访问模式1的产品进行跟踪）。
我有一些SAS代码，这是“基本事实”，我会发现SAS使用R（具有nlme软件包或等效软件包）获得的相同结果可以通过Shiny App显示出来。
我已经尝试了一些使用R的模型，有些结果与SAS的结果相近，但是某些部分仍然有所不同，尤其是AIC，BIC和LogLik。
下面是我尝试在R和R实现中转换的SAS代码：
SAS代码
Proc mixed data = data method = reml;
Class A B C D;
Model variable = B C D / solution ddfm = kenwardroger ;
Random A(B);
etc.
etc.
Run;
R代码
library(nlme)
model <- test.lme <- lme(variable~ B + C+ D,
random = ~ 1| A / B, data = data, na.action = na.omit)
A：主题ID B：顺序模式 C：访问号 D：使用的产品
我对R的转换正确吗？如果是，为什么我在AIC，BIC和LogLik中得到不同的结果？
预先感谢