В настоящее время я борюсь с некоторыми смешанными моделями для повторных измерений с R. Я прочитал много постов и запросов на преобразование кода из SAS в R, и я нашел некоторые элементы, но я не уверен в том, что ясделали до сих пор.
Я пытаюсь смоделировать влияние некоторых продуктов на субъектов с различными шаблонами последовательностей и различными посещениями (следуя шаблону 1 продукта при посещении).
У меня есть некоторый код SAS, который является "основную правду ", и я нашел бы те же результаты, полученные SAS с R (с пакетом nlme или эквивалентным), чтобы отобразить его через приложение Shiny.
Я пробовал некоторые модели с R, с некоторыми результатами, близкими кодин из SAS, но некоторые части все еще отличаются, особенно AIC, BIC и LogLik.
Ниже приведен код SAS, который я пытаюсь преобразовать в R и мою реализацию R:
Код SAS
Proc mixed data = data method = reml;
Class A B C D;
Model variable = B C D / solution ddfm = kenwardroger ;
Random A(B);
etc.
etc.
Run;
Код R
library(nlme)
model <- test.lme <- lme(variable~ B + C+ D,
random = ~ 1| A / B, data = data, na.action = na.omit)
A: Идентификатор субъекта B: последовательность C: номер посещения D: использованный продукт
Правильно ли мое преобразование в R?Если это так, почему я получаю разные результаты в AIC, BIC и LogLik?
Заранее спасибо