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我正在尝试对可靠性数据进行趋势分析。一个典型的案例是确定指定工厂的特定系统的需求率是否存在10年的趋势。我如何构造数据以使用R lmer
我想生成一个测试用例，但对如何构造数据有点困惑。趋势年份范围从2004年到2013年。在我的测试案例中，每年有10个系统需要计算。我每年使用不同方式和差异的正态分布需求计数。当然，实际数据每年可能不会有相同的系统计数，并且需求计数不一定是正态分布的。
下列R-代码产生似乎是合理的数据帧（DF1）对我说：
yr <- 2004:2013
y2004 <- rnorm(10, 10, 3)
y2005 <- rnorm(10, 11, 2)
y2006 <- rnorm(10, 12, 1)
y2007 <- rnorm(10, 13, 5)
y2008 <- rnorm(10, 14, 3)
y2009 <- rnorm(10, 15, 4)
y2010 <- rnorm(10, 16, 1)
y2011 <- rnorm(10, 17, 2)
y2012 <- rnorm(10, 18, 4)
y2013 <- rnorm(10, 19, 1)
df1 <- data.frame(cbind(yr), y2004, y2005, y2006, y2007, y2008, y2009, y2010, y2011, y2012,y2013)
df2 <- data.frame(cbind(rep(0.0, 100), rep(0.0, 100)))
names(df2) <- c("x", "y")
k <-1
for (i in 1:10) {
for (j in 1:10) {
df2$x[k] <- df1$yr[i]
df2$y[k] <- df1[j,i+1]
k <- k + 1
}
}
boxplot(y ~ x, df2)
不管怎样，我的第一个问题是DF2的建设似乎没有必要给予我已经在DF1中的数据 - 这是只是对lmer的呼叫似乎需要组织df2。我来电话11聚物如下所示：
fit <- lmer(y ~ x + (1|x), data=df2)
那么，有没有使用没有11聚物DF2建设的方式，直接使用DF1？还是有更好的方法来完成数据结构？
我的第二个问题是我不确定如何使用lmer来做我想做的事。基本上我正在寻找每年的计数数据，并用一条直线符合每年的平均需求数。最佳拟合应考虑每个汇集年份组数据的差异。我正确地进行了吗？