将proc mixed转换为lmer-SAS转换为R

我有以下SAS代码，我想在R中编写。我知道class语句在R中是多余的（不是必需的）

我尝试了下面的代码，但没有成功

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fit您的公式转换为：

conc~

值是使用

G+F

固定效应

（K | F）

K的随机斜率在

G

和

（Z | G/F/K）上变化的
Z
的随机斜率在
K
嵌套在
F
中。此外，当您使用
\
而不是
：
时，这将转换为：
（Z|G）+（Z|G:F）+（Z|G:F:K）
。您在定义中没有使用
0+
或
-1
，因此包含了截取

因此，您的模型转换为：
conc~1+G+F+（1+K | F）+（1+Z | G）+（1+Z | G:F）+（1+Z | G:F:K）
。这是你想要的吗

可能有问题的是，在您的定义中，
K
既是随机斜率，也是随机效应的分组变量——是否出于目的

检查
lme4
上的一篇文章以及该软件包中的公式。
可能原始模型应该是
随机G F K（F）K（G*F*Z）？我现在使用的代码是：
fit我正在接近我需要的输出。试试
conc~（1 | G）+（1 | F/K）+（kal | G:F:K）
？
proc mixed data=in_data;
class G F K kal;
model conc=;
random G F K(F) kal(G*F*K);
ods output covparms=out.cov_out;
run;

summary(fit)

Random effects:
 Groups    Name        Variance  Std.Dev.
 G:F:K:kal (Intercept) 1.421e-04 0.011921
 F:K       (Intercept) 1.326e-05 0.003641
 F         (Intercept) 6.548e-05 0.008092
 kal       (Intercept) 9.852e-06 0.003139
 K         (Intercept) 1.272e-05 0.003567
 G         (Intercept) 2.165e-03 0.046527
 Residual              4.647e-04 0.021557