Это похоже на работу.Обратите внимание, что значения по умолчанию для method
различны для lme
("REML") и nlme
("ML") ...
m1 <- lme(distance ~ age,
random = ~ age |Subject, data=Orthodont,
method="ML")
nlme
требуются начальные значения - чит здесь ииспользуйте те из lme
:
m2 <- nlme(distance ~ mu,
fixed = mu ~ age,
random = mu ~ age | Subject,
data=Orthodont,
start=list(fixed=fixef(m1)))
Матрицы дисперсии-ковариации практически идентичны.
> VarCorr(m1)
Subject = pdLogChol(age)
Variance StdDev Corr
(Intercept) 4.81407327 2.1940996 (Intr)
age 0.04619252 0.2149244 -0.581
Residual 1.71620466 1.3100399
> VarCorr(m2)
Subject = pdLogChol(list(mu ~ age))
Variance StdDev Corr
mu.(Intercept) 4.81408901 2.1941032 m.(In)
mu.age 0.04619255 0.2149245 -0.581
Residual 1.71620373 1.3100396