Я использую базовую модель смешанного эффекта с помощью lmer () в R. Допустим, у меня есть 2 условия внутри объекта.В каждом состоянии субъект дает одну меру.
lmer(measure ~ condition + (1|subject),
REML = TRUE, data = My_data)
По умолчанию аргумент REML равен TRUE.Тем не менее, в нескольких примерах, которые я прочитал, люди установили его как ЛОЖЬ.
Согласно документации «логический скаляр. Следует ли выбирать оценки для оптимизации критерия REML (в отличие от логарифмического правдоподобия)?»
Существуют ли реальные различия в оценках фиксированных значений?или случайные эффекты, когда я использую тот или иной метод.Когда REML должен быть ИСТИННЫМ?Когда это должно быть ЛОЖНО?