[求助]混和效应模型的公式

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R中可用lmer()函数处理线性混和效应模型, 想请教下大家, 函数参数中有一项是模型公式, 这个模型公式得按什么规则给啊 哪找得到比较全的说明不(lmer()的帮助文档中没给, 其他地方能找到的也不全).

问个具体的, lmer()的帮助中的两个例子:

Reaction ~ Days + (Days|Subject) 和

Reaction ~ Days+ (1|Subject) + (0+Days|Subject) 是同一个模型不啊?

(我的理解是第一个模型为: Reaction_ij = beta_0 + beta_1 * Days_ij + kesi_0i + kesi_1i * Days_ij + e_ij

第二个模型为: Reaction_ij = beta_0 + beta_1 * Days_ij + alpha_i + kesi_i * Days_ij + e_ij

括号中的是随机效应, 而且默认是有截距项的(随机效应也如此).

所以两个模型应该是一样的. 但结果并不是我想的这样. 大家认为呢? 给我点提示? )

谢谢了 bow...

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关键词：reaction Subject Action Alpha days 模型 效应 公式

第一个模型得出的随机效应是:

Random effects:
 Groups   Name        Variance Std.Dev. Corr 
 Subject  (Intercept) 610.835  24.7151        
                Days       35.056     5.9208   0.067
 Residual                 655.066  25.5943

而第二个模型的是:

Random effects:
 Groups   Name        Variance Std.Dev.
 Subject  (Intercept) 627.508   25.0501
 Subject  Days          35.858      5.9881
 Residual                 653.590   25.5654

这样看来: 第一个模型中Day_ij的随机效应应该是: kesi_ij(即不分组)? 可是公式里不是明明写的Days|Subject吗?

谁帮帮我.. 谢谢谢谢...

[em01][em01][em01]

[此贴子已经被作者于2007-12-28 14:59:47编辑过]

没人理我吗..[em06]

晕..我自己想明白了终于... 唉...

写在一个括号中的两个随机效应被假定为相关的.. 所以两模型是不同的...

大家新年快乐...