R nlme和lme4中的不同随机效应

我在

nlme

中安装了此型号：

library(nlme)
data("Machines")
fit1 <- lme(score ~  - 1 + Machine, random=~1|Worker, data=Machines)

现在，我在

lme4

library(lme4)
fit2 <- lmer(score ~  -1 + Machine + (1|Worker), data=Machines)

我现在想要每个工作人员的随机效果，它们不会显示在摘要中，但必须是这样的：

 > fit2@u
 [1] -5.34898187 -0.97939105 -0.04258222  0.74355106  3.81602197    1.81138210

当固定效果相同时，为什么它们与nlme的结果不同？

使用

ranef（）

提取随机效果

library(lme4)
library(nlme)
data("Machines")

fit1 <- lme(score ~  - 1 + Machine, random=~1|Worker, data=Machines)
ranef(fit1)

fit2 <- lmer(score ~  -1 + Machine + (1|Worker), data=Machines)
ranef(fit2)

库（lme4）
图书馆（nlme）
数据（“机器”）
fit1你能提供一个可复制的例子吗？@Bas对不起，有一个打字错误，当然是图书馆（nlme）。我怎么没看到？。。无论如何，两个包的摘要似乎产生了相同的结果。在查看了fit2的
str
之后，我得出了以下结论：
fit2@pp$delb
EDIT：误读了您的问题，让我看看是否可以找到每个工作的正确值。fit1和fit2的截距似乎不同，
intercept+worker+machine
应产生expected@Bas你这是什么意思？如何获取fit2模型的这些值？
 > fit2@u
 [1] -5.34898187 -0.97939105 -0.04258222  0.74355106  3.81602197    1.81138210

library(lme4)
library(nlme)
data("Machines")

fit1 <- lme(score ~  - 1 + Machine, random=~1|Worker, data=Machines)
ranef(fit1)

fit2 <- lmer(score ~  -1 + Machine + (1|Worker), data=Machines)
ranef(fit2)