Как добавить фиксированный эффект в четырехпараметрическую логистическую модель в nlmer

Я пытаюсь использовать nlmer с SSfpl, чтобы сопоставить некоторые данные с логистической функцией с четырьмя параметрами. Я могу получить точную подгонку для общих данных, используя:

nm.fpl <- nlmer(meanFix ~ SSfpl(Time, A, B, xmid, scal) ~ (scal | Subject), 
          data = dataSubset, start = c(A = 0.2, B = 0.7, xmid = 600, scal = 100))

Теперь я хочу добавить фиксированный эффект Condition, который имеет 2 уровня внутри субъекта. Я хотел бы оценить, различаются ли два условия по какому-либо из 4 параметров (A, B, xmid, scal), но я не знаю, как указать это в этой формуле. Я могу подогнать модель отдельно к двум подмножествам (Условие A и Состояние B), а затем сравнить параметры, но это не кажется правильным подходом.


r lme4
person Dan M.    schedule 15.06.2012    source источник
comment
Я столкнулся с той же проблемой, пока безуспешно. Мои попытки описаны на странице rpubs.com/bbolker/3363.   -  person Ben Bolker    schedule 31.12.2012
comment
Обновление: см. (исправленный материал в) ссылке выше. Я добился определенного успеха, на данный момент процесс слишком сложен, чтобы я мог полностью воспроизвести его здесь (но вы можете взять мой материал там и свести его к ответу здесь). Суть в том, что вы вам нужно создать свои собственные группирующие переменные/оценку вручную (просто указать формулу взаимодействия, как в ответе @Thierry, не получится), но это можно сделать.   -  person Ben Bolker    schedule 06.01.2013
comment
Вы можете найти мой ответ на stackoverflow.com/questions/15141952 полезным.   -  person Teemu Daniel Laajala    schedule 01.06.2013

Ответы (1)


arrow_upward
0
arrow_downward

Вы пытались добавить взаимодействие?

nm.fpl <- nlmer(meanFix ~ SSfpl(Time, A * Condition, B, xmid, scal) ~ (scal | Subject), 
          data = dataSubset, start = c(A = 0.2, B = 0.7, xmid = 600, scal = 100))
nm.fpl <- nlmer(meanFix ~ SSfpl(Time, A : Condition, B, xmid, scal) ~ (scal | Subject), 
          data = dataSubset, start = c(A = 0.2, B = 0.7, xmid = 600, scal = 100))
person Thierry    schedule 15.06.2012
comment
Это также приводит к ошибке: Ошибка в nlmer(meanFix ~ SSfpl(Time, A, B, xmid * Condition, scal) ~: атрибут градиента оцениваемой модели должен быть числовой матрицей. Кроме того: Предупреждающее сообщение: In Ops.factor(xmid , Условие) : * не имеет значения для коэффициентов - person Dan M.; 16.06.2012