Полная параметризованная модель

Question

У меня есть такая модель:

fm<-lmer(V4 ~ V2 * V3 + (1 | V1), data = data)

Я хочу получить его полную параметризацию со случайным перехватом и наклоном Рэндона. Я могу использовать эту модель?

fm<-lmer(V4 ~ V2 * V3 + (1 + V2 + V3 | V1), data = data)

Answer 1

Самая общая модель с групповыми (то есть случайными) перехватами и наклонами для V2 и V3 будет

lmer(V4 ~ V2 * V3 + (V2 * V3 | V1), data = data)

Учитывая, что V2 * V3 является сокращением от V2 + V3 + V2:V3, мы можем определить следующие термины:

1. Фиксированное смещение эффекта (от неявного 1 +)
2. Фиксированный наклон эффекта для V2
3. Фиксированный наклон эффекта для V3
4. Фиксированный член взаимодействия эффекта между V2 и V3
5. Случайное отклонение смещения эффекта для каждого уровня V1 (от неявного (1 + ... | V1)
6. Случайное отклонение наклона эффекта для V2 для каждого уровня V1
7. Случайное отклонение наклона эффекта для V3 для каждого уровня V1
8. Случайный эффект взаимодействия, характеризующий отклонение от фиксированного эффекта V2 - V3 взаимодействие для каждого уровня V1
9. Все корреляции между случайными эффектами

Перекрестная проверка R * lmer шпаргалка - отличный ресурс для понимания отдельных терминов и того, как последовательно построить наиболее общую модель.