线性混合模型包lme4的数据cbpp怎么找到

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最近在做线性混合模型，用到lme4
代码如下：

(gm1 <- glmer(cbind(incidence, size - incidence) ~ period + (1 | herd),
family = binomial, data = cbpp))
## GLMM with individual-level variability (accounting for overdispersion)
cbpp$obs <- 1:nrow(cbpp)
(gm2 <- glmer(cbind(incidence, size - incidence) ~ period +
(1 | herd) + (1|obs),
family = binomial, data = cbpp))


但是怎么都找不到data = cbpp的cbpp
请问哪位大侠可以上传一份或者告诉我怎么才可以找得到？
不胜感激

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关键词：混合模型 lme4 BPP LME GM1 混合 模型 accounting incidence family

同学 我不能回答你的问题，但是看到你做了混合效应，想请教下随机效应项怎么表述啊，模型如下
Y~a+b*X+c*log10(sqrt(R^2+d^2))+e*Fn+f*Fr 其中，X，R, Fn ,Fr为自变量，Y为因变量，
a,b,c,d,e,f是需要拟合的系数。
X为代表“组”的一个变量，这个模型用混合效应的话，b只能是固定效应了，其余都可以有随机效应。
想请教的是，我让c具有随机效应，用下面的表达就可以
random=c~1|X
但是让c,d，e,f都有随机效应呢，不知道怎么表达啊

我也具体不知道什么意思？
random=c+d+e+f~1

syler 发表于 2013-1-10 09:33
同学 我不能回答你的问题，但是看到你做了混合效应，想请教下随机效应项怎么表述啊，模型如下
Y~a+b* ...

你可以把程序传上来，然后大家一起修改一下

xingzhaoh 发表于 2013-1-14 08:35
你可以把程序传上来，然后大家一起修改一下

EQ<-read.table("data.txt",header=TRUE)
EQ.nlmeR002<-nlme(Y)~a+b*X+c*log10(sqrt(R^2+D^2))+e*Fn+f*Fr,data=EQ,fixed=list(a~1,b~1,c~1,D~1,e~1,f~1),random=c~1|X,start=c(-1,0.8,-2,10,-0.2,0.3),method="ML")
summary(EQ.nlmeR002)
程序很短，，X，R, Fn ,Fr为自变量，Y为因变量，
a,b,c,d,e,f是需要拟合的系数。混合效应是把组与组（不同的X之间）的区别用系数的变化来表示了，我这里只把C为可变的，理论上，a,c,D,e,f,都是可变的。

试试
random=c+d+e+f~1

xingzhaoh 发表于 2013-1-15 08:49
试试
random=c+d+e+f~1

这样是可以的，比如，还是上面的例子，我用了random=c+D~1|X
结果为
Random effects:
Formula: list(c ~ 1, D ~ 1)
Level: M
Structure: General positive-definite, Log-Cholesky parametrization
         StdDev    Corr
c        0.1218226 c   
D        4.5736098 -1  
Residual 0.4138127     
我就在人大旁边，是一个研究所的研究生，现在在学习nlme的使用。周围没有人会，没人交流，有时候很无助啊。 或许我对混合效应的理解有问题，有两点不明白，希望您能不吝赐教啊。有机会请您吃饭。已加为好友。
我的问题在 这里
StdDev    Corr
c        0.1218226 c   
D        4.5736098 -1

所有的文献提到混合效应都是用这种表示的
Yi=a+b*Xi+c*log10(sqrt(Rij^2+D^2))+e*Fnij+f*Frij+ηi+εij  ( ηi是对组与组之间的变化，,εij 是组内的变化
按照我的理解，混合效应的随机效应是将c看做（c+ci)，D看做（D+Di)其中ci和Di是以0为均值，σ为方差的随机正态分布,ηi就是ci和Di的一种提取，但是ηi的标准差是多少啊。c，D对应的StdDev分别是0.12和4.57，ηi的标准差是sqrt(0.12^2+4.57^2)吗？还是我的理解有问题？
  还有就是Corr 好像是c和D的相关系数，值为-1代表什么意思呢这个和用random=c+D~1|X表达有关系吗？

希望懂混合效应模型或者使用过nlme的朋友帮帮忙，不胜感激

syler 发表于 2013-1-15 21:05
这样是可以的，比如，还是上面的例子，我用了random=c+D~1|X
结果为
Random effects:

请大师给予热心讲解和帮助，如有打扰请见谅，实在是找不到人交流求助

syler 发表于 2013-1-15 21:18
请大师给予热心讲解和帮助，如有打扰请见谅，实在是找不到人交流求助

我也是刚刚接触，大伙也给与了很多帮助，特别是我加入的好友---epoh,qoiqpwqr等。
我是设置不同randon=c+d~1,random=c+d+e~1,等等，
看AIC是否明显下降和残差的分布情况
AIC      BIC   logLik
  932.01 948.5315 -460.005