如何解决使用嵌套和重复测量预测变量运行 lme
我有一个数据集,我想对其进行一些统计。结构如下:
library(lubridate) ## for ymd()
df=data.frame(treatment=as.factor(c(2020,2050,2020,2100,2020)),tank=c("1a","2b","1a","3f","3f"),bag=c("T2","T1","C2","C1","C2"),date=c(ymd("2020-03-01"),ymd("2020-03-01"),ymd("2020-03-02"),ymd("2020-03-05"),ymd("2020-03-04"),ymd("2020-03-03"),ymd("2020-03-02")),fish=c(61,141,177,179,185,214,99))
“鱼”是因变量。我想运行一个混合模型方差分析,其中治疗是固定效应,日期是作为重复测量的预测变量,坦克是嵌套在治疗中的随机效应,袋是嵌套在坦克内的随机效应。
我可以创建一个带有嵌套在治疗中的坦克的模型:
library(nlme)
model = lme(fish ~ treatment,random= ~1 | treatment/tank,data=df,method="REML")
还有另一个模型,袋子嵌套在罐子里:
model = lme(fish ~ treatment,random= ~1 | tank/bag,method="REML")
但是当我尝试合并时出现错误:
model3 = lme(fish ~ treatment,random = list(~1|treatment/tank,~1|tank/bag),data=weight,method="REML",na.action = na.omit)
我不知道如何添加日期作为重复测量!
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