如何在 R 中的 lme 中编写分段混合模型？

Question

我按照 this example 运行使用 lmer 创建了一个分段混合模型，并且效果很好。但是，我无法将模型转换为 lme，因为我需要处理异方差，而 lmer 没有这种能力。

重现问题的代码是 here。如果您认为有必要回答问题，我在代码中包含了有关实验设计的详细信息。

这是没有断点的模型：

linear <- lmer(mass ~ lat + (1 | pop/line), data = df)

下面是我运行使用断点的方式：

bp = 30
b1 <- function(x, bp) ifelse(x < bp, x, 0)
b2 <- function(x, bp) ifelse(x < bp, 0, x)
breakpoint <- lmer(mass ~ b1(lat, bp) + b2(lat, bp) + (1 | pop/line), data = df)

问题是我有相当严重的异方差。据我了解，这意味着我应该使用 nlme 包中的 lme 。这是 lme 中的线性模型：

ctrl <- lmeControl(opt='optim')
linear2 <- lme(mass ~ lat , random=~1|pop/line, na.action = na.exclude, data=df, control = ctrl, weights=varIdent(form=~1|pop))

这是断点模型，嗯，断点：

breakpoint2 <- lme(mass ~ b1(lat, bp) + b2(lat, bp), random=~1|pop/line, na.action = na.exclude, data=df, control = ctrl, weights=varIdent(form=~1|pop))

错误信息如下：

Error in model.frame.default(formula = ~pop + mass + lat + bp + line,  : variable lengths differ (found for 'bp')

如何将这个可爱的断点模型从 lmer 转换为 lme？谢谢！

Answer 1

看起来 lme 不喜欢你在公式中使用的变量不在你正在拟合模型的 data.frame 中。一种选择是先构建您的公式，然后将其传递给 lme。例如

myform <- eval(substitute(mass ~ b1(lat, bp) + b2(lat, bp), list(bp=bp)))
breakpoint2 <- lme(myform, random=~1|pop/line, na.action = na.exclude, data=df, control = ctrl, weights=varIdent(form=~1|pop))

eval()/substitute() 只是将公式中的 bp 换成变量 bp

的值

或者如果 bp 始终为 30，您只需将其直接放入公式

breakpoint2 <- lme(mass ~ b1(lat, 30) + b2(lat, 30), random=~1|pop/line, na.action = na.exclude, data=df, control = ctrl, weights=varIdent(form=~1|pop))

这也行。

如何在 R 中的 lme 中编写分段混合模型？

How do I code a piecewise mixed-model in lme in R?

r

lme4

piecewise

mixed-models

nlme