Question

最小二乘法使用aov函数可以获得model.tables对象的标准错误：

npk.aov <- aov(yield ~ block + N*P*K, npk)
model.tables(npk.aov, "means", se = TRUE)

我想知道如何使用nlme或lme4对象的标准误差来获得广义最小二乘平均值：

library(nlme)
data(Machines)
fm1Machine <- lme(score ~ Machine, data = Machines, random = ~ 1 | Worker )

任何评论和提示都将受到高度赞赏。感谢

Answer 1

lme和nlme符合最大似然或受限制的最大似然（后者是默认值），因此您的结果将基于这些方法中的任何一种

summary(fm1Machine)将为您提供包含均值和标准错误的输出：

....irrelevant output deleted
Fixed effects: score ~ Machine 
               Value Std.Error DF  t-value p-value
(Intercept) 52.35556  2.229312 46 23.48507       0
MachineB     7.96667  1.053883 46  7.55935       0
MachineC    13.91667  1.053883 46 13.20514       0
 Correlation: 
....irrelevant output deleted

因为您已使用截距拟合固定效果，所以在固定效果结果中获得截距项而不是MachineA的结果。 MachineB和MachineC的结果与截距形成对比，因此要获得MachineB和MachineC的均值，请将每个值添加到截距均值。但标准错误不是你想要的。

要获取您所需的信息，请使用模型，使其在固定效果中没有截距项（请参阅固定效果末尾的-1：

fm1Machine <- lme(score ~ Machine-1, data = Machines, random = ~ 1 | Worker )

然后，这将为您提供所需的均值和标准错误输出：

....irrelevant output deleted
Fixed effects: score ~ Machine - 1 
            Value Std.Error DF  t-value p-value
MachineA 52.35556  2.229312 46 23.48507       0
MachineB 60.32222  2.229312 46 27.05867       0
MachineC 66.27222  2.229312 46 29.72765       0
....irrelevant output deleted

Answer 2

来自

的Douglas Bates

http://markmail.org/message/dqpk6ftztpbzgekm

“我强烈怀疑，对于大多数用户来说，lsmeans的定义是”当我使用lsmeans声明时从SAS获得的数字“。我建议获得这样的数字是购买SAS许可证并使用SAS适合您的模型。“

获得广义最小二乘法意味着在nlme或lme4中获得固定效果

2 个答案: