lme4 karma etkiler modelleri tahmin etmek için paketi lmer() kullanıyorum. Bu iyi çalışıyor, ama şimdi yineleme sabit bir sayı tahmin işlemi çalıştırmak, son tahmin süreci olarak hesaplanan başlangıç değerleri belirterek süreci devam ettirmek istiyorum.

?lmer için yardım göre bu mümkün, bağımsız ayarlayarak

• start - Bu yeni başlangıç değerleri ve imdat göre yuvasındaki değeri ST donatılmış bir model ayıklamak ve bunları kullanabilir, yani kullanımı 10**
• maxiter - control adlı bir değişken olarak verilir

Bu yüzden, örneğin, lme iris verileri kullanarak, bir sığmak istiyorum sanırım bu deneyebilirsiniz:

library(lme4)

# Fit model with limited number of iterations

frm <- "Sepal.Length ~ Sepal.Width | Species"

x <- lmer(frm, data=iris, 
          verbose=TRUE, control=list(maxIter=1), model=FALSE)

# Capture starting values for next set of iterations
start <- list(ST=x@ST)

# Update model
twoStep <-  lmer(frm, data=iris, 
          verbose=TRUE, control=list(maxIter=100), model=TRUE, 
          start=start)

Bu çalışıyor. Nereden çıktı bu bir göz atınilk sütunbu, yani rasgele etkisi maksimum olabilirlik. REML. Özellikle model 2'de model 1 REML sonlandırır nerede başladığını fark:

> x <- lmer(frm, data=iris, 
            verbose=TRUE, control=list(maxIter=1), model=FALSE)
  0:     264.60572: 0.230940 0.0747853  0.00000
  1:     204.22878: 0.518239  1.01025 0.205835
  1:     204.22878: 0.518239  1.01025 0.205835

> # Capture starting values for next set of iterations
> start <- list(ST=x@ST)

> # Update model
> twoStep <-  lmer(frm, data=iris, 
            verbose=TRUE, control=list(maxIter=100), model=TRUE, 
            start=start)
  0:     204.22878: 0.518239  1.01025 0.205835
  1:     201.51667: 0.610272  2.00277 0.286049
  2:     201.46706: 0.849203  1.94906 0.358809
  3:     201.44614: 0.932371  1.88581 0.482423
  4:     201.39421:  1.00909  1.71078 0.871824
  5:     201.36543:  1.00643  1.60453  1.01663
  6:     201.31066:  1.00208  1.35520  1.27524
  7:     201.28458:  1.08227  1.22335  1.35147
  8:     201.24330:  1.50333 0.679759  1.31698
  9:     201.11881:  1.95760 0.329767 0.936047

maxIters farklı bir değeri var, ancak bu artık çalışır:

x <- lmer(frm, data=iris, 
          verbose=TRUE, control=list(maxIter=3), model=FALSE)
start <- list(ST=x@ST)
twoStep <-  lmer(frm, data=iris, 
                 verbose=TRUE, control=list(maxIter=100), model=TRUE, 
                 start=start)

Dikkat edinbu REML 264 yeniden değeryani başlangıç:

> x <- lmer(frm, data=iris, 
            verbose=TRUE, control=list(maxIter=3), model=FALSE)
  0:     264.60572: 0.230940 0.0747853  0.00000
  1:     204.22878: 0.518238  1.01025 0.205835
  2:     201.94075:  0.00000  1.51757 -1.18259
  3:     201.71473:  0.00000  1.69036 -1.89803
  3:     201.71473:  0.00000  1.69036 -1.89803

> # Capture starting values for next set of iterations
> start <- list(ST=x@ST)

> # Update model
> twoStep <-  lmer(frm, data=iris, 
            verbose=TRUE, control=list(maxIter=100), model=TRUE, 
            start=start)
  0:     264.60572: 0.230940 0.0747853  0.00000
  1:     204.22878: 0.518238  1.01025 0.205835
  2:     201.94075:  0.00000  1.51757 -1.18259
  3:     201.71473:  0.00000  1.69036 -1.89803
  4:     201.64641:  0.00000  1.82159 -2.44144
  5:     201.63698:  0.00000  1.88282 -2.69497
  6:     201.63649:  0.00000  1.89924 -2.76298
  7:     201.63649: 4.22291e-08  1.90086 -2.76969
  8:     201.63649: 4.22291e-08  1.90086 -2.76969

Nasıl güvenilir bir şekilde başlangıç değerleri önceden donatılmış bir model elde lmer() yeniden olabilir miyim? soru:

Oturum bilgileri:

packageVersion("lme4")
[1] ‘0.999999.2’

Bu yorumlar başı olarak lme4 ve teyit edilmiş bir hata oldu

Github.com/lme4/lme4/issues/55 – Andrie Tem 2 '15:42 13 . bir konu açmış oldum

Bu lmer biraz daha zor olan glmer için olmasa da () için artık sabit olmalıdır. – Ben Jul 14 Bolker

Bu lt sürümleri ^ oldu sürümü oldu ve geri döndü . 21-Sep-2013 yılından bu yana 1.0-4.