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R:从nlme fit中的详细输出中提取信息

在R语言中，nlme包提供了用于非线性混合效应模型的函数fit。当我们使用fit函数拟合模型后，可以从其详细输出中提取各种信息。

  1. 模型参数估计值：从fit对象中可以提取出模型参数的估计值，这些参数代表了模型中各个变量的影响程度。可以使用coef函数来获取参数估计值。
  2. 参数的标准误差：除了参数估计值，我们还可以从fit对象中获取参数的标准误差。标准误差反映了参数估计的不确定性程度，可以使用summary函数来查看参数的标准误差。
  3. 模型拟合优度：fit对象中还包含了模型的拟合优度信息，可以通过summary函数获取。常见的拟合优度指标包括均方根误差（RMSE）、残差平方和（RSS）等，这些指标可以帮助我们评估模型的拟合效果。
  4. 模型诊断图：fit对象还可以用于生成模型诊断图，帮助我们检查模型的合理性和假设是否成立。可以使用plot函数来绘制各种模型诊断图，如残差图、Q-Q图等。
  5. 预测值和置信区间：通过fit对象，我们可以进行模型的预测，并计算预测值的置信区间。可以使用predict函数来进行预测，并指定置信水平来计算置信区间。
  6. 模型比较：如果我们有多个模型进行比较，可以使用anova函数来进行模型比较。anova函数可以计算不同模型之间的差异，并提供统计显著性检验。

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） X: 固定效应 e: 噪声 混合线性模型有时又称为多水平线性模型或层次结构线性模型由两个部分来决定，固定效应部分+随机效应部分， 二、R语言中的线性混合模型可用包 1、nlme包 这是一个比较成熟的...R包，是R语言安装时默认的包，它除了可以分析分层的线性混合模型，也可以处理非线性模型。...3、ASReml-R包 ASReml-R是ASReml的R版本，它的优点：可以处理复杂的随机因子结构；可以处理多元数据；可以处理系谱数据；可以处理大批量的数据 主要的缺点：它是收费的，当然它对于不发达国家的科研机构是免费的...在R语言中我们使用mgcv包中的lmer函数来完成这项工作。首先载入faraway包以便读取psid数据集，然后加载mgcv包，再将年份数据中心化以方便解释模型，最后用lmer函数进行建模。...，其中 lme4对于一般模型（二分类及离散输出）比较适合， 另外一个nlme包 比较适合连续输出变量（正态或高斯分布） install.packages('lme4') library(Matrix

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