使用嵌套和重复测量预测变量运行 lme

Question

我有一个数据集，我想对其进行一些统计。结构如下：

library(lubridate) ## for ymd()
df=data.frame(treatment=as.factor(c(2020, 2050, 2020, 2100, 
   2050, 2050, 2020)), tank=c("1a", "2b", "1a", "2b", "1a", "3f", "3f"),
   bag=c("T2", "T1", "C2", "C1", "T1", "T1", "C2"), 
   date=c(ymd("2020-03-01"), ymd("2020-03-01"), ymd("2020-03-02"), 
   ymd("2020-03-05"), ymd("2020-03-04"), ymd("2020-03-03"), 
   ymd("2020-03-02")), fish=c(61, 141, 177, 179, 185, 214, 99))

“鱼”是因变量。我想运行一个混合模型方差分析，其中治疗是固定效应，日期是作为重复测量的预测变量，坦克是嵌套在治疗中的随机效应，袋是嵌套在坦克内的随机效应。

我可以创建一个带有嵌套在治疗中的坦克的模型：

library(nlme)
 model = lme(fish ~ treatment, random= ~1 | treatment/tank,
            data=df,
            method="REML")

还有另一个模型，袋子嵌套在罐子里：

 model = lme(fish ~ treatment, random= ~1 | tank/bag,
            data=df,
            method="REML")

但是当我尝试合并时出现错误：

model3 = lme(fish ~ treatment, random = list(~1|treatment/tank, ~1|tank/bag),
             data=weight,
             method="REML", na.action = na.omit)

我不知道如何添加日期作为重复测量！