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Wie bekomme ich zwei zufällige Effekte mit einer verschachtelten in der anderen in nlme?

2016-03-31 4 views
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Mein nichtlineares Mixed-Effects-Modell bildet die Körpermasse (bm) unter age ab. Ich möchte bedenken, dass brood in verschachtelt ist, aber da eine Brut nur in einem der sieben Jahre, die im Datensatz sind, auftreten kann, sollten die zufälligen Effekte von und brood gekreuzt werden.Wie bekomme ich zwei zufällige Effekte mit einer verschachtelten in der anderen in nlme?

In Pinheiro & Bates (2000): 'Mixed-Effects-Modelle in S und S-plus' (http://link.springer.com/book/10.1007%2Fb98882), gibt es ein Beispiel mit gekreuzten zufälligen Effekten: Ein vollfaktoriellen Modell eines Zellkultur-Bioassay verwendet wird, darstellen Die fixierten Effekte und drei zufällige Effekte werden verwendet, um Block-, Zeilen- und Spalteneffekte zu berücksichtigen, wobei die letzten beiden zufälligen Effekte in Block verschachtelt, aber miteinander gekreuzt sind. Dies wird followingly umgesetzt (S. 163-165.):

options(contrasts = c("contr.treatment", "contr.poly")) 
fm1Assay <- lme(logDens ~ sample * dilut, Assay, 
random = pdBlocked(list(pdIdent(~ 1), pdIdent(~ sample - 1), pdIdent(~ dilut - 1))))

Ihr Beispiel ein lineares Mischmodell, aber die Syntax sollte auch für nicht-lineare gemischte Modelle arbeiten. Deshalb habe ich versucht, das folgende für mein Modell (ich weiß nicht, aber warum die verschachtelten Effekte -1 nach dem Kovariable haben müssen):

fmbm1 <- nlme(bm ~ SSlogis(age, Asym, xmid, scal), data = bmgrp, 
      fixed = Asym + xmid + scal ~ 1, 
      random = pdBlocked(list(pdIdent(Asym + xmid + scal ~ 1), 
           pdIdent(Asym + xmid + scal ~ brood - 1))), 
      start = startvalues, na.action = na.omit)

Aber diese Syntax scheint falsch zu sein, wie es R Freeze macht (es gibt nicht einmal eine Fehlermeldung, R antwortet einfach nicht mehr, so dass ich das Beenden von R erzwingen muss. Ich würde mich über Tipps freuen, wie man die verschachtelte und überkreuzte Struktur in nlme realisiert. Hier

ist die Struktur meiner Daten und unter dem vorherigen R-Code:

> str(bmgrp) 
Classes ‘nfnGroupedData’, ‘nfGroupedData’, ‘groupedData’ and 'data.frame': 428 obs. of 7 variables: 
$ pop  : Factor w/ 2 levels "NL","RUS": 1 2 2 2 2 2 1 2 2 2 ... 
$ year : Ord.factor w/ 7 levels "2013"<"2012"<..: 5 1 1 7 1 1 2 1 1 1 ... 
$ sex  : Factor w/ 2 levels "f","m": 2 1 1 2 1 2 1 2 1 2 ... 
$ age  : int 0 0 7 8 10 10 10 12 12 12 ... 
$ bm  : int 80 85 137 165 225 227 132 215 183 195 ... 
$ relhatch: num 4.06 4.22 4.22 4.29 1.22 ... 
$ brood : Factor w/ 270 levels "","NL2004N1040054",..: 61 189 189 205 190 190 27 187 187 187 ... 

bmdata <- read.table(header = TRUE, stringsAsFactors = TRUE, text = " 
ID pop year sex age bm  relhatch   brood 
1 NL 2015 m 0 80 4.06293706  NL2015E278 
2 RUS 2013 f 0 85 4.22000000  RUS2013N350 
7 RUS 2013 f 7 137 4.21888412  RUS2013N350 
9 RUS 2014 m 8 165 4.28608247 RUS2014N1372 
11 RUS 2013 f 10 225 1.21888412  RUS2013N396 
12 RUS 2013 m 10 227 1.21888412  RUS2013N396 
13 NL 2012 f 10 132 0.86649874  NL2012E262 
17 RUS 2013 m 12 215 -0.78111588  RUS2013N120 
18 RUS 2013 f 12 183 -0.78111588  RUS2013N120 
19 RUS 2013 m 12 195 -0.78111588  RUS2013N120 
21 RUS 2014 m 13 325 -0.71391753  RUS2014N235 
22 RUS 2014 m 13 280 -0.71391753  RUS2014N235 
27 RUS 2013 m 16 498 -4.78111588  RUS2013N60 
28 RUS 2005 m 17 870 3.20000000 RUS2005N1030701 
29 NL 2012 m 18 324 -11.13350126  NL2012E45 
32 RUS 2003 f 19 880 1.20000000 RUS2003N1030266 
33 RUS 2005 f 19 750 6.10000000 RUS2005N1051002 
35 RUS 2004 f 20 670 3.20000000 RUS2004N1030477 
36 RUS 2004 m 20 790 3.20000000 RUS2004N1030491 
37 RUS 2004 m 20 940 3.20000000 RUS2004N1030476 
39 RUS 2004 f 20 900 3.20000000 RUS2004N1030521 
40 RUS 2004 f 20 740 3.20000000 RUS2004N1030473 
41 RUS 2003 m 21 980 -0.80000000 RUS2003N1030429 
42 NL 2012 f 21 260 -2.13350126  NL2012Wun23 
44 RUS 2014 m 21 620 -3.71391753  RUS2014N248 
45 RUS 2003 m 21 1080 -0.80000000 RUS2003N1030045 
46 NL 2012 m 21 237 -0.13350126  NL2012E265 
47 RUS 2004 m 21 572 2.80000000 RUS2004N1040648 
48 RUS 2004 m 21 940 3.20000000 RUS2004N1030482 
49 RUS 2004 m 21 450 4.20000000 RUS2004N1030645 
53 RUS 2014 f 22 660 -0.71391753  RUS2014N866 
54 RUS 2003 f 22 890 -1.80000000 RUS2003N1030415 
55 RUS 2005 f 22 684 0.80000000 RUS2005N1040060 
56 RUS 2005 f 22 652 0.80000000 RUS2005N1040060 
57 RUS 2003 f 22 776 -1.80000000 RUS2003N1030418 
58 RUS 2004 m 22 672 1.80000000 RUS2004N1042138 
59 RUS 2004 f 22 622 1.80000000 RUS2004N1042138 
61 RUS 2004 m 22 472 3.30000000 RUS2004N1042092 
62 RUS 2004 f 22 438 3.30000000 RUS2004N1042092 
63 NL 2012 m 22 222 7.86649874  NL2012W213 
64 RUS 2003 m 22 1410 -1.80000000 RUS2003N1030417 
65 RUS 2003 f 22 1010 -1.80000000 RUS2003N1030089 
66 RUS 2004 f 22 612 1.20000000 RUS2004N1030470 
67 RUS 2004 m 22 598 1.80000000 RUS2004N1042139 
68 RUS 2004 f 22 316 1.30000000 RUS2004N1042114 
69 RUS 2004 m 22 420 3.20000000 RUS2004N1030474 
70 RUS 2004 m 22 370 3.30000000 RUS2004N1042095 
76 RUS 2004 f 23 1080 0.20000000 RUS2004N1030467 
77 RUS 2003 f 23 854 -2.80000000 RUS2003N1030196 
78 RUS 2003 f 23 897 -1.80000000 RUS2003N1030402 
79 RUS 2003 m 23 1210 -1.80000000 RUS2003N1030416 
80 RUS 2003 f 23 1180 -1.80000000 RUS2003N1030416 
81 RUS 2004 m 23 990 0.20000000 RUS2004N1030446 
82 RUS 2004 f 23 990 0.20000000 RUS2004N1030446 
83 RUS 2004 f 23 1110 0.20000000 RUS2004N1030461 
84 RUS 2014 m 23 710 -5.71391753  RUS2014N160 
85 RUS 2014 f 23 695 -1.71391753  RUS2014N600 
86 RUS 2003 m 23 1230 -1.80000000 RUS2003N1030404 
87 RUS 2004 m 23 870 0.20000000 RUS2004N1030465 
88 RUS 2004 f 23 500 0.80000000 RUS2004N1040578 
89 RUS 2004 m 23 598 0.80000000 RUS2004N1040288 
90 RUS 2004 f 23 480 2.80000000 RUS2004N1040685 
91 RUS 2004 m 23 444 2.80000000 RUS2004N1040688 
92 RUS 2005 f 23 820 -0.80000000 RUS2005N1030706 
99 RUS 2004 m 24 1120 -0.80000000 RUS2004N1030467 
100 RUS 2004 m 24 612 -0.20000000 RUS2004N1040474 
101 RUS 2004 m 24 642 -0.20000000 RUS2004N1040474 
102 RUS 2004 m 24 634 -0.20000000 RUS2004N1040474 
103 RUS 2014 f 24 740 2.28608247  RUS2014N49 
104 RUS 2014 f 24 840 2.28608247  RUS2014N49 
105 RUS 2014 m 24 900 2.28608247  RUS2014N49 
106 RUS 2005 m 24 972 0.80000000 RUS2005N1040106 
107 RUS 2005 f 24 820 0.80000000 RUS2005N1040106 
108 RUS 2005 f 24 910 0.80000000 RUS2005N1040106 
109 RUS 2014 m 24 980 2.28608247  RUS2014N759 
110 RUS 2014 f 24 775 2.28608247  RUS2014N759 
111 RUS 2004 f 24 870 0.20000000 RUS2004N1030457 
112 RUS 2004 f 24 516 0.80000000 RUS2004N1040528 
113 RUS 2004 f 24 672 1.80000000 RUS2004N1040828 
114 RUS 2004 f 24 604 1.80000000 RUS2004N1040828 
115 RUS 2004 m 24 790 3.20000000 RUS2004N1030491 
116 RUS 2004 m 24 940 3.20000000 RUS2004N1030487 
117 RUS 2004 m 24 1040 3.20000000 RUS2004N1030487 
118 NL 2015 m 24 300 4.06293706  NL2015E278 
119 NL 2012 m 24 258 -8.13350126  NL2012Eun7 
120 NL 2012 f 24 190 3.86649874  NL2012E239 
121 RUS 2014 m 24 1085 2.28608247  RUS2014N858 
122 RUS 2003 m 24 1100 1.20000000 RUS2003N1030333 
123 RUS 2004 m 24 610 -0.70000000 RUS2004N1040622 
124 RUS 2004 m 24 674 -0.20000000 RUS2004N1040444 
125 RUS 2004 m 24 772 -0.20000000 RUS2004N1040285 
126 RUS 2004 m 24 760 -0.20000000 RUS2004N1040571 
127 RUS 2005 m 24 1060 0.80000000 RUS2005N1040118 
139 RUS 2014 f 25 860 4.28608247  RUS2014N766 
140 RUS 2014 m 25 1040 4.28608247  RUS2014N766 
142 NL 2015 f 25 490 -0.93706294  NL2015W224 
143 RUS 2014 m 25 1002 1.28608247  RUS2014NT1 
144 RUS 2014 f 25 880 1.28608247  RUS2014N812 
145 RUS 2014 m 25 955 1.28608247  RUS2014N111 
146 RUS 2014 m 25 985 1.28608247  RUS2014N111 
147 RUS 2003 f 25 980 -0.80000000 RUS2003N1030045 
148 RUS 2004 f 25 1070 0.20000000 RUS2004N1030466 
149 RUS 2004 m 25 1050 0.20000000 RUS2004N1030439 
150 RUS 2004 f 25 940 0.20000000 RUS2004N1030439 
151 RUS 2004 f 25 900 0.20000000 RUS2004N1030461 
152 RUS 2014 m 25 985 1.28608247  RUS2014N602 
153 RUS 2004 m 25 560 -1.20000000 RUS2004N1040503 
154 RUS 2004 f 25 680 0.20000000 RUS2004N1030437 
155 RUS 2004 f 25 910 0.20000000 RUS2004N1030451 
156 RUS 2004 m 25 484 0.80000000 RUS2004N1040541 
158 RUS 2014 f 26 985 0.28608247  RUS2014N61 
159 RUS 2014 f 26 882 0.28608247  RUS2014N61 
160 RUS 2004 m 26 626 -0.20000000 RUS2004N1040474 
161 RUS 2003 f 26 900 -0.80000000 RUS2003N1030429 
162 RUS 2004 m 26 810 3.20000000 RUS2004N1030476 
163 RUS 2014 f 26 860 0.28608247  RUS2014N706 
164 RUS 2014 f 26 945 2.28608247  RUS2014N963 
165 NL 2004 f 26 480 23.00000000 NL2004N1040293 
166 RUS 2004 f 26 720 -0.70000000 RUS2004N1040832 
167 RUS 2004 m 26 658 1.30000000 RUS2004N1042086 
168 RUS 2004 f 26 634 1.80000000 RUS2004N1042149 
171 RUS 2004 f 27 1300 -1.80000000 RUS2004N1030455 
172 RUS 2014 f 27 800 -0.71391753  RUS2014N619 
173 RUS 2014 m 27 1020 -0.71391753  RUS2014N411 
174 RUS 2014 m 27 1040 -0.71391753  RUS2014N411 
175 RUS 2014 f 27 980 3.28608247 RUS2014N1119 
176 RUS 2014 m 27 990 3.28608247 RUS2014N1119 
177 RUS 2014 m 27 925 3.28608247 RUS2014N1119 
178 RUS 2003 f 27 762 -1.80000000 RUS2003N1030400 
179 RUS 2003 f 27 880 -1.80000000 RUS2003N1030415 
180 RUS 2003 f 27 1020 -1.80000000 RUS2003N1030406 
181 RUS 2003 f 27 950 -1.80000000 RUS2003N1030406 
182 RUS 2003 m 27 1060 -1.80000000 RUS2003N1030406 
183 RUS 2003 m 27 772 0.20000000 RUS2003N1030400 
184 NL 2015 m 27 525 1.06293706  NL2015E222 
185 RUS 2014 f 27 830 2.28608247  RUS2014N769 
186 RUS 2014 f 27 940 2.28608247  RUS2014N769 
187 RUS 2003 m 27 976 -1.80000000 RUS2003N1030402 
188 RUS 2003 f 27 1050 -1.80000000 RUS2003N1030413 
189 RUS 2003 m 27 1090 -1.80000000 RUS2003N1030414 
190 RUS 2003 f 27 1140 -1.80000000 RUS2003N1030413 
191 RUS 2003 f 27 1080 -1.80000000 RUS2003N1030414 
192 RUS 2004 f 27 630 3.20000000 RUS2004N1030475 
193 NL 2012 m 27 290 0.86649874  NL2012W103 
194 RUS 2014 m 27 1100 -0.71391753  RUS2014N519 
195 RUS 2014 m 27 985 -0.71391753  RUS2014N629 
196 RUS 2014 m 27 925 1.28608247  RUS2014N533 
197 RUS 2014 f 27 950 2.28608247  RUS2014N452 
198 RUS 2003 f 27 1060 -1.80000000 RUS2003N1030411 
199 RUS 2005 f 27 990 3.10000000 RUS2005N1050621 
204 NL 2012 f 28 237 -0.13350126  NL2012E262 
206 RUS 2014 m 28 1085 -1.71391753  RUS2014N321 
207 RUS 2014 m 28 1220 -1.71391753  RUS2014N321 
208 RUS 2014 m 28 1010 -1.71391753  RUS2014N321 
209 RUS 2014 f 28 1005 2.28608247  RUS2014N554 
210 RUS 2014 m 28 1040 2.28608247  RUS2014N554 
211 RUS 2014 f 28 1005 2.28608247  RUS2014N554 
212 RUS 2003 f 28 960 -0.80000000 RUS2003N1030429 
213 RUS 2003 m 28 1330 -0.80000000 RUS2003N1030100 
214 RUS 2003 f 28 1140 -0.80000000 RUS2003N1030100 
215 RUS 2003 m 28 1340 -0.80000000 RUS2003N1030100 
216 RUS 2004 m 28 586 -2.20000000 RUS2004N1040279 
217 RUS 2005 m 28 894 0.80000000 RUS2005N1040060 
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463 RUS 2014 m 39 1440 -1.71391753  RUS2014N202 
464 RUS 2014 m 39 1250 -1.71391753  RUS2014N202 
465 NL 2015 m 39 600 2.06293706  NL2015W280 
466 NL 2012 f 39 1090 16.86649874  NL2012E323 
467 RUS 2014 f 39 1325 -1.71391753  RUS2014N266 
468 NL 2004 m 39 1050 9.00000000 NL2004N1040299 
475 RUS 2014 m 40 1480 -2.71391753  RUS2014N300 
476 RUS 2014 m 40 1450 -2.71391753  RUS2014N300 
477 RUS 2014 m 40 1475 -2.71391753  RUS2014N300 
478 RUS 2014 f 40 1230 -2.71391753  RUS2014N656 
479 RUS 2014 f 40 1300 -2.71391753  RUS2014N207 
480 RUS 2014 m 40 1480 -2.71391753  RUS2014N207 
481 RUS 2014 m 40 1310 -2.71391753  RUS2014N656 
482 NL 2012 m 40 805 -8.13350126  NL2012W39 
483 RUS 2014 m 40 1428 -2.71391753  RUS2014N273 
491 RUS 2014 m 41 1110 -3.71391753  RUS2014N615 
492 NL 2004 f 41 1000 7.00000000 NL2004N1040255 
502 NL 2012 f 44 700 -6.13350126  NL2012W15 
503 NL 2005 m 44 1160 -7.20000000 NL2005N1050197 
504 NL 2005 m 44 1020 -7.20000000 NL2005N1050197 
505 NL 2005 m 44 1240 -7.20000000 NL2005N1050197 
506 NL 2005 f 44 1050 -7.20000000 NL2005N1050197 
508 NL 2012 m 45 710 -7.13350126  NL2012W9 
509 NL 2012 f 45 680 -7.13350126  NL2012W9 
510 NL 2012 m 47 1100 -2.13350126  NL2012W154 
511 NL 2015 m 47 630 -5.93706294  NL2015W202 
512 NL 2012 m 47 1130 -2.13350126  NL2012E197 
513 NL 2004 f 47 1210 1.00000000 NL2004N1040149 
514 NL 2004 f 47 1250 1.00000000 NL2004N1040157 
519 NL 2004 f 50 1320 -2.00000000 NL2004N1040129 
520 NL 2004 m 50 1380 -2.00000000 NL2004N1040129 
521 NL 2012 f 50 1060 -8.13350126  NL2012E111 
522 NL 2004 m 50 1510 -2.00000000 NL2004N1040119 
523 NL 2004 f 50 940 -1.50000000 NL2004N1040102 
524 NL 2012 m 51 625 -3.13350126  NL2012W27 
525 NL 2012 f 51 1325 -6.13350126  NL2012E28 
527 NL 2012 f 52 1220 -1.13350126  NL2012E154 
528 NL 2004 m 52 1160 -5.00000000 NL2004N1040134 
529 NL 2012 m 53 1200 -2.13350126  NL2012W154 
530 NL 2012 f 53 880 -5.13350126  NL2012Wun9 
531 NL 2012 f 53 880 -5.13350126  NL2012Wun9 
532 NL 2004 m 53 1290 -5.00000000 NL2004N1040106 
533 NL 2004 m 53 1230 -5.00000000 NL2004N1040106 
534 NL 2012 m 53 790 -5.13350126  NL2012Wun12 
535 NL 2012 m 53 1130 -2.13350126  NL2012W57 
536 NL 2012 f 53 1300 2.86649874  NL2012Wun24 
537 NL 2004 m 53 1530 -5.00000000 NL2004N1040063 
538 NL 2004 m 54 1450 -5.00000000 NL2004N1040054 
539 NL 2004 m 54 1060 -5.00000000 NL2004N1040054 
540 NL 2004 f 54 1110 -5.00000000 NL2004N1040054 
541 NL 2012 f 54 695 -6.13350126  NL2012E131 
542 NL 2012 m 54 935 -6.13350126  NL2012W115 
543 NL 2012 f 54 640 -6.13350126  NL2012E131 
544 NL 2012 f 54 830 -6.13350126  NL2012W115 
545 NL 2004 m 54 1380 -5.00000000 NL2004N1040057 
546 NL 2004 f 54 910 -5.00000000 NL2004N1041151 
550 NL 2012 m 56 1325 -11.13350126  NL2012E45 
551 NL 2012 m 56 900 -5.13350126  NL2012E32 
552 NL 2012 f 56 1225 -5.13350126  NL2012E32 
553 NL 2015 m 56 1510 0.06293706  NL2015E209 
554 NL 2012 f 56 1280 -3.13350126  NL2012W203 
555 NL 2012 f 57 1180 -4.13350126  NL2012E25 
556 NL 2015 m 57 1180 -7.93706294  NL2015Wu 
557 NL 2015 f 57 1080 -0.93706294  NL2015W348 
559 NL 2015 f 58 980 -1.93706294  NL2015E93 
560 NL 2015 f 58 1040 -1.93706294  NL2015Eu 
562 NL 2015 f 59 1040 -2.93706294  NL2015W216 
563 NL 2015 f 59 1030 -2.93706294  NL2015W216 
564 NL 2015 f 59 1140 -2.93706294  NL2015W216 
565 NL 2015 m 59 1440 -2.93706294  NL2015E66 
566 NL 2012 f 59 1360 -8.13350126  NL2012W35 
567 NL 2012 m 60 1070 -15.13350126  NL2012W49 
569 NL 2012 m 62 1400 -11.13350126  NL2012E37") 

bmgrp <- groupedData(bm ~ age | year, data = bmdata) 
options(contrasts = c("contr.sum","contr.poly")) 
contrasts(bmgrp$pop); contrasts(bmgrp$sex) 
startvalues <- c(31.228925, 75.552237, 12.708210, 9.427097)

Quelle

2016-03-31 ebcs

Antwort

0

Einige weitere Suche im Internet brachte mich auf die folgenden Artikel: Zhou et al. (2007): Verwendung eines nichtlinearen gekreuzten Zufallseffektmodells zur Beschreibung circadianer Muster von Serumprolaktinkonzentrationen in wärmebelasteten Holsteins (http://newprairiepress.org/cgi/viewcontent.cgi?article=1113&context=agstatconference). Sie schreiben folgendes über gekreuzte Zufallseffekte in nlme:
Nichtlineare gemischte Modelle mit gekreuzten und verschachtelten zufälligen Effekten anzupassen, ist immer noch ein neues und herausforderndes Thema in der Statistik. [...] Das NLME-Paket in R ist sehr leistungsfähig, um Modelle mit mehrstufigen nichtlinearen gemischten Effekten mit verschachtelten Zufallseffekten anzupassen, passt jedoch nicht für nichtlineare Modelle mit gemischten Effekten mit gekreuzten Zufallseffekten (Pinheiro und Bates, 2000). Rasbash und Goldstein (1994) zeigen, wie man ein lineares gemischtes Modell mit gekreuzten Zufallseffekten als reine hierarchische Formulierung von verschachtelten Zufallseffekten anpasst. Zhou, Parkhurst, et al. (2006) (http://newprairiepress.org/agstatconference/2006/proceedings/11/) entwickelten eine Methode, um NLME in R zu einem nichtlinearen Mixed-Effects-Modell mit gekreuzten Zufallseffekten basierend auf Rasbash und Goldsteins Idee für lineare Mixed-Effects-Modelle zu ermöglichen. Diese Methode kann verwendet werden, um ein nichtlineares Mixed-Effects-Modell mit beliebigen Ebenen von gekreuzten und verschachtelten zufälligen Effekten anzupassen. Es kann jedoch nur eine Korrelation für die gekreuzten zufälligen Effekte geschätzt werden. Der NLME-Code zur Anpassung des nichtlinearen Mixed-Effects-Modells [...] ist im Anhang dokumentiert.

# Feeding Event is specified as the lowest hierarchical level grouping factor 
# (hierarchical level 1 grouping factor) 
# Specify Pig as a standard hierarchical level 2 grouping factor 
# Create a new grouping factor as the highest hierarchical level 
# (hierarchical level 3 grouping factor) with one level spanning the entire data set 
newGF <- factor(rep(1,length(heat$Y))) 
# Specify that each level of Period has a coefficient random at newGF 
# “ -1” indicates that the specific term factor(Period) does not have an intercept 
# It is not possible to estimate the correlation associated with Period. 

full.nlme <- 
nlme(model = Y ~ Y0 + KG * (exp(-KD * X) - exp(-KG * X))/(KG - KD), 
fixed = Y0 + KG + KD ~ factor(Trt), 
random = list(newGF = pdIdent(Y0 ~ factor(Period) -1), 
newGF = pdIdent(KG ~ factor(Period) -1), 
newGF = pdIdent(KD ~ factor(Period) -1), 
Pig = pdDiag(Y0 + KG + KD ~ 1), 
Event = pdDiag(Y0 + KG + KD ~ 1)), 
start = c(39, 0, 0, 60, 0, 0, 20, 0, 0), data = heat)

Ich habe diese Syntax auf meinen Fall angewendet - und es hat funktioniert! Hier ist es:

fmbm1 <- nlme(bm ~ SSlogis(age, Asym, xmid, scal), data = bmgrp, 
      fixed = Asym + xmid + scal ~ 1, 
      random = list(dummy = pdIdent(Asym ~ factor(year) - 1), 
          dummy = pdIdent(xmid ~ factor(year) - 1), 
          dummy = pdIdent(scal ~ factor(year) - 1), 
          brood = pdDiag(Asym + xmid + scal ~ 1)), 
      start = coef(fmbml), na.action = na.omit) 

> summary(fmbm1) 
Nonlinear mixed-effects model fit by maximum likelihood 
    Model: bm ~ SSlogis(age, Asym, xmid, scal) 
Data: bmgrp 
     AIC  BIC logLik 
    5505.905 5546.235 -2742.952 

Random effects: 
Formula: Asym ~ factor(year) - 1 | dummy 
Structure: Multiple of an Identity 
     Asym.factor(year)2013 Asym.factor(year)2012 Asym.factor(year)2003 Asym.factor(year)2005 Asym.factor(year)2015 Asym.factor(year)2004 
StdDev:   0.004011662   0.004011662   0.004011662   0.004011662   0.004011662   0.004011662 
     Asym.factor(year)2014 
StdDev:   0.004011662 

Formula: xmid ~ factor(year) - 1 | dummy %in% dummy 
Structure: Multiple of an Identity 
     xmid.factor(year)2013 xmid.factor(year)2012 xmid.factor(year)2003 xmid.factor(year)2005 xmid.factor(year)2015 xmid.factor(year)2004 
StdDev:    8.630687    8.630687    8.630687    8.630687    8.630687    8.630687 
     xmid.factor(year)2014 
StdDev:    8.630687 

Formula: scal ~ factor(year) - 1 | dummy %in% dummy %in% dummy 
Structure: Multiple of an Identity 
     scal.factor(year)2013 scal.factor(year)2012 scal.factor(year)2003 scal.factor(year)2005 scal.factor(year)2015 scal.factor(year)2004 
StdDev:    1.890416    1.890416    1.890416    1.890416    1.890416    1.890416 
     scal.factor(year)2014 
StdDev:    1.890416 

Formula: list(Asym ~ 1, xmid ~ 1, scal ~ 1) 
Level: brood %in% dummy %in% dummy %in% dummy 
Structure: Diagonal 
       Asym  xmid  scal Residual 
StdDev: 2.176433e-05 5.079293 0.001926683 99.83194 

Fixed effects: Asym + xmid + scal ~ 1 
        Value Std.Error DF t-value p-value 
Asym.(Intercept) 1721.7518 123.05426 153 13.991810  0 
xmid.(Intercept) 32.1919 3.83007 153 8.405047  0 
scal.(Intercept) 11.5256 1.36451 153 8.446679  0 
Correlation: 
       As.(I) xm.(I) 
xmid.(Intercept) 0.495   
scal.(Intercept) 0.734 0.369 

Standardized Within-Group Residuals: 
     Min   Q1   Med   Q3   Max 
-2.20621393 -0.43418898 0.01076569 0.40318446 2.34353430 

Number of Observations: 417 
Number of Groups: 
            dummy       dummy.1 %in% dummy   dummy.2 %in% dummy.1 %in% dummy 
             1           1           1 
brood %in% dummy.2 %in% dummy.1 %in% dummy 
             262 
>

Quelle

2016-03-31 21:00:00 ebcs

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