使用lme4拟合线性混合效应模型
摘要：使用R的lme4软件包中的lmer函数可以确定线性混合效应模型中参数的最大似然或受限制的最大似然（REML）估计值。与R中大多数模型拟合函数一样，在lmer调用中，模型由一个公式描述，该公式包括固定效应和随机效应项。公式和数据共同确定了模型的数值表示，从中可以评估作为某些模型参数函数的描Deviance or REML准则分布。使用R中的约束优化函数中的一种进行优化，以提供参数估计值。我们描述了模型的结构，评估描述的Deviance或REML准则的步骤以及表示这种模型的类或类型的结构。包括足够的细节，以允许希望编写适于拟合特殊线性混合模型（例如包括血统或平滑样条的模型）的用户对这些结构进行专门化的操作，这些模型在lmer使用的公式语言中很难表达。
作者：Douglas Bates, Martin M"achler, Ben Bolker, Steve Walker
论文ID：1406.5823
分类：Computation
分类简称：stat.CO
提交时间：2014-06-24