Как проверить, приводит ли corAR1 () в lme к значительному улучшению соответствия модели - PullRequest
Новая
       7

Как проверить, приводит ли corAR1 () в lme к значительному улучшению соответствия модели

0 голосов
/ 11 декабря 2018

Я хочу проверить, значительно ли улучшается коррекция для автокорреляции первого порядка corAR1 (), но не знаю, как это сделать.

Согласно Pinheiro & Bates (2000) с.242 это должно быть сделано с использованием стандартной функции anova для выполнения теста вероятностного рациона.Однако мне сказали, что с теоретической точки зрения это приведет к неточным результатам, поскольку допущение хи-квадрат-распределения нарушается.Тем не менее я не мог получить информацию о том, как считать это в R.

Поэтому я хотел спросить, может ли кто-нибудь помочь мне, какие альтернативы можно использовать вместо anova-LRT?Это было бы очень признательно.

набор данных и, если предпочтительный r-скрипт для двух моделей с и без corAR1 (), можно найти здесь 

##reduced model-specific data-set:
datafclr <-read.csv("datafclr.csv", header = TRUE, sep = ",", dec = ".", fill = TRUE)

##without correction for autocorrelation:

tim1 <- lme(fixed=EERTmn ~ male + female + 
              (male:time7c)          + (female:time7c)          +                           
              (male:IERT_Cp)         + (female:IERT_Cp)         + 
              (male:IERT_Cp_Partner) + (female:IERT_Cp_Partner)-1,

            control=list(maxIter=100000), data=datafclr,                                             

            random=~male + female -1|dyade, na.action=na.omit) 

summary(tim1)

#with correction for autocorrelation of first order:

tim2 <- lme(fixed=EERTmn ~ male + female + 
              (male:time7c)          + (female:time7c)          +                           
              (male:IERT_Cp)         + (female:IERT_Cp)         + 
              (male:IERT_Cp_Partner) + (female:IERT_Cp_Partner)-1,

            control=list(maxIter=100000), data=datafclr,                                             

            random=~male + female -1|dyade, correlation=corAR1(), na.action=na.omit)

summary(tim2)

Большое спасибозаранее!

Бест, Патрик

...