Я выполняю анализ линейной смешанной модели, в котором у меня есть зависимая переменная (среднее значение по зрачку), два фиксированных фактора (состояние и тип фазы) и один случайный фактор (subj). Я хочу вычислить связанный фактор Байеса с помощью функции lmBF пакета BayesFactor в R. Однако переменная full_BF_pupil продолжает давать разные результаты при каждом запуске.
Например: при первом прогоне: 1,386933e + 137 ± 2,19% , 2nd run: 1.381459e+137 ±2.18%
Даже если разница очень мала, так как другие вычисления сделаны для этого значения, окончательные результаты более другой. С чем это связано? Есть ли более надежная функция для моих целей? Спасибо, это интересующая вас строка кода.
full_BF_pupil = lmBF(pupil_mean_bin~ cond*phasetype+ subj, data = BR_pre, whichRandom="subj")