lme4를 사용한 선형 혼합 효과 모델 적합

선형 혼합 효과 모델의 매개변수에 대한 최대 우도 또는 제한 최대 우도(REML) 추정치는 R의 lme4 패키지 내 lmer 함수를 사용하여 결정할 수 있습니다. 대부분의 R 내 모델 적합 함수와 마찬가지로, 모델은 고정 효과 및 랜덤 효과 항을 모두 포함하는 수식으로 lmer 호출에서 설명됩니다. 수식과 데이터는 함께 일부 모델 매개변수의 함수로서 프로파일화된 편차 또는 프로파일화된 REML 기준을 평가할 수 있는 모델의 수치적 표현을 결정합니다. 적절한 기준은 R의 제약 최적화 함수 중 하나를 사용하여 최적화되어 매개변수 추정치를 제공합니다. 우리는 모델의 구조, 프로파일화된 편차 또는 REML 기준 평가 단계, 그리고 이러한 모델을 나타내는 클래스 또는 유형의 구조를 설명합니다. lmer에서 사용하는 수식 언어로 쉽게 표현할 수 없는 족보나 스무딩 스플라인을 포함하는 모델과 같은 특수한 선형 혼합 모델을 적합하기 위한 함수를 작성하고자 하는 사용자가 이 구조를 특수화할 수 있도록 충분한 세부 사항도 포함되어 있습니다.