lmer：Fit mixed-Effects Models

lmer{lmer4}

拟合一个线性混合模型或通用线性混合模型或非线性混合模型

 

lmer(formula,data,family=NULL,REML=TRUE,control=list(),start=NULL,verbose=FALSE,doFit=TRUE,sunset,weights,na,action,offset,contrasts=NULL,model=TRUE,X=TRUE,...)

其中：

formula：由两边的线性公式对象描述模型的固定效应部分，“~”操作符左边为响应变量，右边为“+”连接的项，“|”两边为模型矩阵和一个分组因子

 

data：可选的，包括formula中变量的一个数据框，默认为调用lmer的环境

 

family：一个GLM family。若缺失，则拟合一个线性混合模型；否则，拟合一个通用线性模型。family取值可选：gaussian（默认的）、binomial、Gamma、inverse.gaussian、poisson、quasi、quasibinomial和quasipoisson

 

REML：默认为TRUE，根据REML准则估计；否则，根据ML准则估计

 

control：控制参数的list

 

start：模型参数起始值的命名列表。

若该list与ST slot具有相同形式，它变为ST slot的起始值。

若该list包含名为fixef和/或ST的部分，则它们用作这些slots的起始值。

对线性混合模型设置fixef不起作用，因为固定效应参数在profiled deviance中不出现。

在lmer和gmer中，一个数值型合适长度的start参数用于确定ST slot的起始参数向量。

在nmer中，一个数值型start参数用过fixef slot的起始值。

 

doFit：逻辑scalar（标量）。当doFit为FALSE，不拟合模型，而只返回随机效应项的模型矩阵，以便它们能修改为特定的模型格式。默认为TRUE。

 

model：逻辑scalar。若为FALSE，则slot frame中的模型frame被truncated to zero rows。

 

X：逻辑scalar。若为FALSE，则slot x中的模型矩阵被truncated to zero rows。

 

verbose：逻辑scalar。若为TRUE，则在参数的估计优化中产生verbose output。

 

lmer与gmer几乎可互换。

lmer不适用默认的family参数——>gmer

gmer使用默认的family参数——>lmer

区别：REML参数只在lmer中使用；nAGQ参数只在gmer中使用

nAGQ：正整数。估算对数似然的合适Gauss-Hermite近似时用到的每个轴上的点数。默认为1，对应于laplacian近似。大于1的值在估计对数似然时刻获得更高的精度，但计算代价高。