আমি একটি মাল্টিভারিয়েট (অর্থাত্ একাধিক প্রতিক্রিয়া) মিশ্র মডেলটিকে ফিট করার চেষ্টা করছি R। ASReml-rএবং SabreRপ্যাকেজগুলি বাদ দিয়ে (যার জন্য বাইরের সফ্টওয়্যার প্রয়োজন) এটি কেবলমাত্র এটিই সম্ভব MCMCglmm। ইন কাগজ যে সাথে MCMCglmmপ্যাকেজ (pp.6), টেকনোলজি Hadfield এক দীর্ঘ-বিন্যাসে পরিবর্তনশীল একাধিক প্রতিক্রিয়া ভেরিয়েবল আকৃতিগত এবং তারপর সামগ্রিক পথিমধ্যে দমন মত যেমন একটি মডেল ঝুলানো প্রক্রিয়া বর্ণনা করা হয়েছে। আমার বোধগম্যতা হ'ল ইন্টারসেপটকে দমন করা প্রতিক্রিয়ার ভেরিয়েবলের প্রতিটি স্তরের জন্য সহগের ব্যাখ্যাটিকে সেই স্তরের গড় হিসাবে বোঝায়। উপরের দিক থেকে দেওয়া, সুতরাং এটি ব্যবহার করে কোনও মাল্টিভিয়ারেট মিশ্রিত মডেল ফিট করা সম্ভব lme4? উদাহরণ স্বরূপ:
data(mtcars)
library(reshape2)
mtcars <- melt(mtcars, measure.vars = c("drat", "mpg", "hp"))
library(lme4)
m1 <- lmer(value ~ -1 + variable:gear + variable:carb + (1 | factor(carb)),
data = mtcars)
summary(m1)
# Linear mixed model fit by REML
# Formula: value ~ -1 + variable:gear + variable:carb + (1 | factor(carb))
# Data: mtcars
# AIC BIC logLik deviance REMLdev
# 913 933.5 -448.5 920.2 897
# Random effects:
# Groups Name Variance Std.Dev.
# factor(carb) (Intercept) 509.89 22.581
# Residual 796.21 28.217
# Number of obs: 96, groups: factor(carb), 6
#
# Fixed effects:
# Estimate Std. Error t value
# variabledrat:gear -7.6411 4.4054 -1.734
# variablempg:gear -1.2401 4.4054 -0.281
# variablehp:gear 0.7485 4.4054 0.170
# variabledrat:carb 5.9783 4.7333 1.263
# variablempg:carb 3.3779 4.7333 0.714
# variablehp:carb 43.6594 4.7333 9.224
এই মডেলটির সহগগুলি কীভাবে ব্যাখ্যা করা হবে? এই পদ্ধতিটি সাধারণ রৈখিক মিশ্র মডেলগুলির জন্যও কাজ করবে?