r - R中具有交叉重复效应和AR1协方差结构的线性混合模型

我有受试者内部的生理数据(part)，他们在三轮(round)中都看过刺激(阅读报纸)，每轮有五篇论文(paper)，并且每次回访的次数都有变化(visit) ) 在报纸上。我有两个固定因素(CONDhier和CONDabund)加上相互作用来预测生理状态(例如EDA)，这通常是自回归的。我尝试考虑生理学上的个体差异并产生随机效应(让我们暂时只解决拦截问题)，也许还要考虑另一种随机效应造成的疲劳。

因此，我想在R中运行的模型将是SPSS:

MIXED EDA BY CONDhier CONDabund
 /FIXED=CONDhier CONDabund CONDhier*CONDabund | SSTYPE(3)
 /RANDOM=INTERCEPT | SUBJECT(part) COVTYPE(VC)
 /RANDOM=INTERCEPT | SUBJECT(part*round) COVTYPE(VC)
 /PRINT=SOLUTION
 /METHOD=REML
 /REPEATED=visit | SUBJECT(part*round*paper) COVTYPE(AR1).

现在，我了解到，虽然lme不能很好地处理交叉术语，但是lmer(可以毫无问题地处理交叉术语)不能使用不同的协方差结构。我可以运行简单的lme模型，例如

    lme(EDA ~ factor(CONDhier) * factor(CONDabund), random= ~1
   |part, na.action=na.exclude, data=phys2)

但是更复杂的模型超出了我。我已经读过lme中的交叉术语可以使用如下的随机定义来完成

    random=pdBlocked(list(pdCompSymm(~part), pdCompSymm(~round-1), pdCompSymm(~paper-1),
pdCompSymm(~visit-1)))

但这似乎阻止了我的AR1结构和第二次随机拦截。而且我不确定它是否与我的SPSS语法相同。

那么，有什么建议吗？尽管关于lme和lmer的著作很多，但我找不到同时使用交叉术语和AR1的著作。

(此外，lme上的语法似乎还很晦涩:我从几个不同的来源了解到| |将左侧的内容归在右侧的内容之下，/使嵌套的项，〜1是随机截距，〜x是随机斜率和〜1 + x都是，但似乎至少存在:和-1定义，我在任何地方都找不到。是否有一个教程可以解释所有不同的定义？)

最佳答案

考虑一下R包MCMCglmm，它允许使用复杂的混合效果模型。

https://cran.r-project.org/web/packages/MCMCglmm/vignettes/CourseNotes.pdf

尽管实现起来可能很困难，但它可能会解决您遇到的问题。它允许分别给出固定和随机效应公式，例如。

fixed <- formula(EDA ~ CONDhier * CONDabund)
rand <- formula( ~(us(1+ CONDhier):part + us(1+ CONDhier):round + us(1+ CONDhier):paper + us(1+ CONDhier):visit))

随机效应之间的协方差结构以系数形式给出，一旦运行模型，就可以使用summary()对象上的MCMCglmm对其进行检查。

关于r - R中具有交叉重复效应和AR1协方差结构的线性混合模型，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/20124109/