स्प्लीन के साथ मिश्रित प्रभाव मॉडल

Question

मैं एक मिश्रित प्रभाव वाले मॉडल को एक ऐसे एप्लिकेशन में एक शब्द के साथ फिट कर रहा हूं, जहां समय के साथ रुझान को कर्वी-लीनियर कहा जाता है। हालांकि, मैं जो आकलन करना चाहता हूं वह यह है कि क्या कर्वी-रेखीय प्रवृत्ति रैखिकता से अलग-अलग विचलन के कारण होती है, या क्या यह समूह स्तर पर एक प्रभाव है जो समूह स्तर को फिट बनाता है वक्र-रैखिक। मैं जेएम पैकेज से एक डेटासेट बोरिंग एक प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य उदाहरण देता हूं।

library(nlme)
library(JM)
data(pbc2)

fitLME1 <- lme(log(serBilir) ~ ns(year, 2), random = ~ year | id, data = pbc2)
fitLME2 <- lme(log(serBilir) ~ year, random = ~ ns(year, 2) | id, data = pbc2)

अनिवार्य रूप से मैं जानना चाहता हूं कि इनमें से कौन सा मेरे डेटा को बेहतर बनाता है। हालाँकि इसकी तुलना anovaमुझे एक अशुभ चेतावनी देती है:

        Model df      AIC      BIC    logLik   Test  L.Ratio p-value
fitLME1     1  7 3063.364 3102.364 -1524.682                        
fitLME2     2  9 2882.324 2932.472 -1432.162 1 vs 2 185.0399  <.0001
Warning message:
In anova.lme(fitLME1, fitLME2) :
  fitted objects with different fixed effects. REML comparisons are not meaningful.

अब मुझे पता है कि अधिकतम संभावना वाले तरीकों के माध्यम से इस प्रकार की तुलना करने में कठिनाइयाँ हैं - लेकिन विकल्प क्या है?

Comments

विधि = "एमएल" या जो भी सही वाक्यांश है उसके साथ फिर से फिट होने की कोशिश करें और देखें कि क्या चेतावनी चली गई है।

— mdewey

Answer 1

जैसा कि mdewey का कहना है कि तब REML आकलन विधि के बिना मॉडल को परिष्कृत करें। जैसा कि चेतावनी कहती है, जब आपके पास अलग-अलग प्रभाव संरचनाएं होती हैं तो तुलना सार्थक नहीं होती है।

अगले मुद्दों यह है कि मॉडल नेस्टेड नहीं हैं, इसलिए एफ-टेस्ट संभवतः समझ में नहीं आता है। आप सूचना मानदंड देख सकते हैं। दोनों की मर्जी fitLME2।