क्या लैमर () यादृच्छिक प्रभावों के रूप में स्पाइन का उपयोग कर सकता है?

Question

मान लें कि हम समय के साथ कुछ गणना डेटा के यादृच्छिक प्रभाव मॉडल पर काम कर रहे हैं, और हम कुछ रुझानों को नियंत्रित करना चाहते हैं। आम तौर पर, आप कुछ ऐसा करेंगे:

lmer(counts ~ dependent_variable + (1+t+I(t^2)|ID), family="poisson")

के लिए एक द्विघात आकार शामिल करना t। क्या उस संबंध को मॉडल करने के लिए LOESS स्मूथ या स्प्लिन जैसी कुछ अधिक परिष्कृत चौरसाई तकनीकों का उपयोग करना संभव है?

Answer 1

यदि आप जो दिखाते हैं वह lmerएक यादृच्छिक प्रभाव शब्द के लिए एक सूत्र के लिए काम करता है तो आपको संबंधित आधार कार्यों को स्थापित करने के लिए आर के साथ आने वाले स्प्लिन पैकेज से कार्यों का उपयोग करने में सक्षम होना चाहिए ।

require("lme4")
require("splines")
lmer(counts ~ dependent_variable + (bs(t) | ID), family="poisson")

क्या आप क्या करना चाहते आधार पर, आप भी पर गौर करना चाहिए gamm4 पैकेज और mgcv पैकेज। पूर्व अनिवार्य रूप से ऊपर कॉल bs()में बिट को औपचारिक lmer()रूप दे रहा है और विश्लेषण के भाग के रूप में चिकनाई चयन करने की अनुमति देता है। फ़ंक्शन के साथ उत्तरार्द्ध gam()इस तरह से फिटिंग मॉडल में कुछ हद तक लचीलेपन की अनुमति देता है (यदि मैं समझता हूं कि आप क्या करने की कोशिश कर रहे हैं)। ऐसा लगता है कि आप अलग रुझान चाहते हैं ID? अधिक निश्चित प्रभाव दृष्टिकोण कुछ इस तरह होगा:

gam(counts ~ dependent_variable + ID + s(t, by = ID) , family="poisson")

रैंडम इफेक्ट्स को उन gam()मॉडलों के s(foo, bs = "re")प्रकारों में शामिल किया fooजा सकता है IDजो आपके उदाहरण में होंगे। क्या यह byशब्द को एक यादृच्छिक प्रभाव के साथ संयोजित करने के लिए समझ में आता है या नहीं, इस बारे में सोचने के लिए कुछ है और कुछ ऐसा नहीं है जिस पर मैं टिप्पणी करने के योग्य हूं।