我试图在R
中创建一个包装函数,它将一系列参数(响应,预测器,最大随机效果,参数)提供给混合效果线性回归型号使用lmer()
。我遇到的问题是如何使包装函数足够灵活以适应不同数量的参数。我没有看到我没有在每次(x1,x2,x3等)都没有对函数进行硬编码的情况下做到这一点。当我们考虑包括随机效应和随机斜率在内的最大随机效应并截取(slope|intercept)
时,这是特别复杂的。我会很感激你的任何建议。用于拟合混合效果模型与lmer()的包装
#re.list should be a list of tuples (slope|intercept)
lmer.wrap(df, resp, feature.list, re.list, reml){
lmer(resp ~
feature.set[1]
+ feature.set[2]
+ feature.set[3]
+ (re.list[1[1]]|re.list[1[2]])
+ (re.list[2[1]]|re.list[2[2]]),
REML = reml,
data = df)
}
请参阅'?reconulate' ...' –