r - nlme软件包中的gls()与lme()

在nlme软件包中，有两个函数用于拟合线性模型(lme和gls)。

和有什么不一样
根据型号的类型
可以适合的
处理？

是什么设计
具有两个功能的合理性
适合线性混合模型
仅其他系统(例如SAS SPSS)
有一个？

更新:增加了赏金。有兴趣了解拟合过程中的差异以及合理性。

最佳答案

从Pinheiro & Bates 2000第5.4节第25​​0页:



有关更多详细信息，将正畸数据集的lme分析(从同一本书的p147开始)与gls分析(从p250开始)进行比较将是有益的。首先，比较

orth.lme <- lme(distance ~ Sex * I(age-11), data=Orthodont)
summary(orth.lme)

Linear mixed-effects model fit by REML
 Data: Orthodont
       AIC     BIC    logLik
  458.9891 498.655 -214.4945

Random effects:
 Formula: ~Sex * I(age - 11) | Subject
 Structure: General positive-definite
                      StdDev    Corr
(Intercept)           1.7178454 (Intr) SexFml I(-11)
SexFemale             1.6956351 -0.307
I(age - 11)           0.2937695 -0.009 -0.146
SexFemale:I(age - 11) 0.3160597  0.168  0.290 -0.964
Residual              1.2551778

Fixed effects: distance ~ Sex * I(age - 11)
                          Value Std.Error DF  t-value p-value
(Intercept)           24.968750 0.4572240 79 54.60945  0.0000
SexFemale             -2.321023 0.7823126 25 -2.96687  0.0065
I(age - 11)            0.784375 0.1015733 79  7.72226  0.0000
SexFemale:I(age - 11) -0.304830 0.1346293 79 -2.26421  0.0263
 Correlation:
                      (Intr) SexFml I(-11)
SexFemale             -0.584
I(age - 11)           -0.006  0.004
SexFemale:I(age - 11)  0.005  0.144 -0.754

Standardized Within-Group Residuals:
        Min          Q1         Med          Q3         Max
-2.96534486 -0.38609670  0.03647795  0.43142668  3.99155835

Number of Observations: 108
Number of Groups: 27

orth.gls <- gls(distance ~ Sex * I(age-11), data=Orthodont)
summary(orth.gls)

Generalized least squares fit by REML
  Model: distance ~ Sex * I(age - 11)
  Data: Orthodont
       AIC      BIC    logLik
  493.5591 506.7811 -241.7796

Coefficients:
                          Value Std.Error  t-value p-value
(Intercept)           24.968750 0.2821186 88.50444  0.0000
SexFemale             -2.321023 0.4419949 -5.25124  0.0000
I(age - 11)            0.784375 0.1261673  6.21694  0.0000
SexFemale:I(age - 11) -0.304830 0.1976661 -1.54214  0.1261

 Correlation:
                      (Intr) SexFml I(-11)
SexFemale             -0.638
I(age - 11)            0.000  0.000
SexFemale:I(age - 11)  0.000  0.000 -0.638

Standardized residuals:
        Min          Q1         Med          Q3         Max
-2.48814895 -0.58569115 -0.07451734  0.58924709  2.32476465

Residual standard error: 2.256949
Degrees of freedom: 108 total; 104 residual

请注意，固定效果的估算值相同(到6个小数位)，但是标准误差和相关矩阵也不同。