我有两个连续变量之间交互的lmer模型。效果包确实显示这种互动是抓好一个明确vairable的效果一起: 但我想要绘制与随机效应ggplot并根据栖息地类型分组这种相互作用。我已经作出了尝试,但留下了一个非常混乱的图表是: dataframe1$fit<-predict(SR14.1)
p<-ggplot(dataframe1,aes(interaction(standmoisture, sta
大家。我运行一个代码,definetly工作,但在降价(针织)我看到这条消息: error in glmer(accuracy ~ aspect * time + (1 + aspect * time || item.id) + : could not find function "glmer"
Calls: <Anonymous> ... handle -> withCallingHandle
我想进行重复测量分析/纵向数据到以下问题: “有在的区域被分析的16个树和在B地区有16个。在每个地区,冬季分析8棵树,夏季分析8棵树,但它们不是同一棵树。考虑到在对每棵树直径五个不同深度的starch's知觉。” tree Region season depth starch
1 A W 1 0.07
1 A W 2 0.10
1 A W 3 0.13
1 A
我有一个鸟类数量的数据框。我有参加者的身份证号码,他们计算的鸟的数量,他们计算的年份,他们的纬度和长度坐标以及他们的努力。我制作了这个模型: model = lmer(count~year+lat+long+effort+(1|participant), data = df)
我现在希望模型绘制来自同一数据集的预测值。所以,这些数据是1997 - 2017年的,我希望模型能够给出我每年的预测值