如何对随机效果beta分布进行后期测试?
为了构建带有beta发行版的混合模型,我使用库gamlss (我在R中找不到其他方法来实现这一点)。在这个模型中,有一个具有三个水平的因素。假设level1、level2和level3。摘要显示了level1 x level2和level1 x level3之间的比较,因为level1是基准。
库(Gamlss) mymodel <- gamlss(response~ph+dose,family = BE,random=~1|id,data = mydata)摘要(Mymodel)
它显示了level1 x level2和level1 x lev
我注意到,在最近的更新之后,em意思(在R中)并不适用于只进行拦截的估计。
可复制的例子:
test=lm(mpg~1,mtcars)
library(emmeans)
emmeans::emmeans(test,~1)
我的两台机器(windows和Linux)的输出是:
> emmeans::emmeans(test,~1)
Error in `[[<-.data.frame`(`*tmp*`, ".wgt.", value = 2) :
replacement has 1 row, data has 0
这是一个已知的问题,还是我搞砸了我的系统?我相信这
我在想怎么为我正在做的这个赛车游戏做一个赛道。当前的问题是,当我绘制赛道时,绘图的坐标相对于汽车的坐标进行了转换。抱歉,这有点难以解释,但如果你看一下下面的代码,你就会明白我的意思。还有一个问题是让所有的图画都停留在最新的框架上,但这是另一个问题。(请忽略汽车留下的痕迹,一旦我弄清楚如何确保图纸在最新的框架上重新绘制,这个问题就会得到解决。我真的对这个JS有点迷惑,所以任何帮助都很感谢! var MAX_VELOCITY = 3;
class Car {
constructor(x, y, angle) {
this.x = x;
this.y = y;
th
我一直试图用emmeans()和contrast()比较一组交互对比。但是,我在应用自定义对比并在组间进行比较时遇到了困难。在这里,我添加了一个示例数据集,这样您就可以复制我正在处理的内容。
总之,此数据集包含三个因素:组、位置、场景。位置和场景在主题变量中,组是主题变量之间的一个。我想知道位置A是否比B、C和D有更高的测量值(我在c(1, -1/2, -1/2)格式中设置了对比),然后比较各组之间的对比(对比)。到目前为止,我设法得到了每个组的对比(目前只处理一个场景):
library(afex)
library(emmeans)
data <- data.frame(
id
我正在尝试为应用这些代码
我的问题
library(multcompView)
> library(lsmeans)
> lsmeans = lsmeans::lsmeans ### Uses the lsmeans function
> leastsquare = lsmeans(model,
+ "B_exp_type",
+ adjust="tukey")
NOTE: Results may be misleading due to involveme
这只是一个一般的问题,获得信任区间的交互手段,我已经阅读了所有的普通教程,但我不知道如何为双向和3路互动。这是一个3路交互的例子.
X= continous variable
A= 3 levels, nested in L
L= 2 levels
G= 2 levels, crossed with L (and thus also A)
ID= participants nested in G
然后我用随机截距拟合了一个线性混合模型:
fit1 <- lmer(X~G*A*L+(1|ID),data=df)
emms=emmeans(fit1,specs=pairwi
我有一个在不同位置测量"Y“的数据集,我试图通过运行lmer()模型并分析结果来确定变量Y如何受到变量A、B和D的影响。然而,当我到达post步骤时,我在尝试分析时收到一个错误。 以下是我的数据示例: table <- " ID location A B C D Y
1 1 AA 0 0.6181587 -29.67 14.14 168.041
2 2 AA 1 0.5816176 -29.42 14.21 200.991
3 3 AA 2 0.4289670 -28.57