मैं एक बहुभिन्नरूपी फिट करने की कोशिश कर रहा हूँ (यानी, कई प्रतिक्रिया) मिश्रित मॉडल में R। के अलावा ASReml-rऔर SabreRपैकेज (जो बाहरी सॉफ्टवेयर आवश्यकता होती है), ऐसा लगता है इस में ही संभव है MCMCglmm। पैकेज (pp.6) के साथ आने वाले पेपर मेंMCMCglmm , जारोद हैडफील्ड ने इस तरह के मॉडल को फिट करने की प्रक्रिया का वर्णन किया है, जैसे कि एक लंबे प्रारूप वाले चर में कई प्रतिक्रिया चर को फिर से आकार देना और फिर समग्र अवरोधन को दबा देना। मेरी समझ यह है कि अवरोधन को दबाने से प्रतिक्रिया चर के प्रत्येक स्तर के लिए गुणांक की व्याख्या उस स्तर के लिए माध्य हो जाती है। उपरोक्त को देखते हुए, क्या एक बहुभिन्नरूपी मिश्रित मॉडल का उपयोग करना संभव है lme4? उदाहरण के लिए:
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 9.224इस मॉडल में गुणांक की व्याख्या कैसे होगी? क्या यह विधि सामान्यीकृत रैखिक मिश्रित मॉडल के लिए भी काम करेगी?