混合模型的残差建模：除了 nlme 之外还有其他包吗？

Question

除了 R 函数 nlme::lme()，我想知道我还能如何对 Level-1 残差方差-协方差结构建模？

ps. 我的搜索表明我可以使用 glmmTMB 包，但它似乎与 1 级残差无关，而是随机效应本身（见下方代码）。

glmmTMB::glmmTMB(y ~ times + ar1(times | subjects), data = data) ## DON'T RUN

nlme::lme    (y ~ times, random = ~ times | subjects,
     correlation = corAR1(), data = data) ## DON'T RUN

Answer 1

glmmTMB 可以有效地用于对 1 级残差进行建模，方法是向模型添加观察级随机效应（并在必要时通过 dispformula ~ 0 抑制 1 级方差）。对于例如，比较 lme 和 glmmTMB 中的相同拟合：

library(glmmTMB)
library(nlme)

data("sleepstudy" ,package="lme4")
ss <- sleepstudy
ss$times <- factor(ss$Days)  ## needed for glmmTMB

我最初尝试使用 random = ~Days|Subject，但 lme 和 glmmTMB 都不满意（过度拟合）：

lme1 <- lme(Reaction ~ Days, random = ~1|Subject,
            correlation=corAR1(form=~Days|Subject), data=ss)

m1 <- glmmTMB(Reaction ~ Days + (1|Subject) +
                  ar1(times + 0 | Subject),
              dispformula=~0,
              data=ss,
              REML=TRUE,
              start=list(theta=c(4,4,1)))

不幸的是，为了用 glmmTMB 得到一个好的答案，我不得不调整起始值 ...

混合模型的残差建模：除了 nlme 之外还有其他包吗？

Residual modeling for mixed models: Any other package than nlme?

regression

r

lme4

mixed-models

nlme