用于提取LME功能

调整意味着我运行模式是这样的：用于提取LME功能

model<-lme(Juice~1+Fruit ,random=list(Place=pdIdent(~1)), method="REML", 
          control=lmeControl(niterEM=150 ,msMaxIter=200), na.action=na.omit, 
          data=customData, keep.data=FALSE)

而且我想提取果汁的调整平均每一个水果。我发现涉及在包lmerTest一些lsmean()解决方案，但它抛出一个错误说：

模型不是线性混合效应模型

所以，那种无能这里。

对于重复的例子（这是我的数据的外观的BTW）：

Fruit=c(sort(rep(1:40,5)),sort(rep(1:40,5))) 
Juice=c(rnorm(200, mean=15:25),rnorm(200, mean=13:23)) 
Place=c(rep("A",200), rep("B",200)) 

customData=data.frame(Fruit,Juice,Place)

在此先感谢。

来源

2017-10-05 Cris

你的意思'LSMEANS（）'（'LSMEANS（）'现在废弃了的'lsmeansLT（）'）？我猜这些函数可能只适用于'lme4'软件包中'lmer'生成的模型对象，而不适用于'nlme'软件包中'lme'生成的对象。 – eipi10

由于@ eipi10已经声明lsmeans（）不适用于由lme4包生成的对象。该LSMEANS库可能会给你想要的东西：

library(lsmeans) 
lsmeans(model, "Fruit")

来源

2017-10-31 12:04:38 Koot6133

我建议使用新的** emmeans **包，这是** lsmeans **的延续 – rvl

用于提取LME功能

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