R中混合模型似然比检验的排列检验误差：permlmer、lmer、lme4、predictmeans

Question

我想使用似然比检验的排列检验来检验分类变量的主要影响。我有一个连续的结果和一个二分分组预测器和一个分类时间预测器（天，5 个级别）。

暂时提供 rda 格式的数据

library(lme4)
lmer1 <- lmer(outcome ~ Group*Day + (1 | ID), data = data, REML = F, na.action=na.exclude)
lmer2 <- lmer(outcome ~ Group + (1 | ID), data = data, REML = F, na.action=na.exclude)

library(predictmeans)
permlmer(lmer2,lmer1)

但是，这段代码给我以下错误：

density.default(c(lrtest1, lrtest), kernel = "epanechnikov") 错误：需要至少2点才能select一个带宽自动

下面的代码确实有效，但并没有完全给出我认为的置换 LR 测试的结果：

library(nlme)
lme1 <- lme(outcome ~ Genotype*Day,
                  random = ~1 | ID,
                  data = data,
                  na.action = na.exclude)

library(pgirmess)
PermTest(lme1)

谁能指出为什么我在使用 permlmer 函数时会出现 "epanechnikov" 错误？

谢谢！

Answer 1

问题出在 NAN 上，请从您的数据集中删除所有 NAN，然后重新运行模型。我有同样的问题并且解决了它。

R中混合模型似然比检验的排列检验误差：permlmer、lmer、lme4、predictmeans

Permutation test error for likelihood ratio test of mixed model in R: permlmer, lmer, lme4, predictmeans

r

permutation

lme4

mixed-models