R 混合模型的剩余建模：nlme以外的任何其他包？

除了R函数

nlme:：lme（）

，我想知道如何对1级剩余方差协方差结构建模

ps.我的搜索显示我可能会使用

glmmTMB

软件包，但它似乎不是关于1级残差，而是随机效应本身（见下面的代码）

---

glmmTMB

可以有效地用于建模1级残差，方法是向模型添加观察级随机效应（必要时通过

dispformula~0

抑制1级方差）。例如，比较

lme

和

glmmTMB

中的相同拟合：

library(glmmTMB)
library(nlme)

data("sleepstudy" ,package="lme4")
ss <- sleepstudy
ss$times <- factor(ss$Days)  ## needed for glmmTMB

---

不幸的是，为了用

glmmTMB

获得一个好的答案，我确实需要调整起始值…

“有一个包吗？”是离题的，但“我怎么能…？”不是（即使答案是“try package XXX”）

lme4

package？？检查更多上下文也会有所帮助，即是否有特殊原因导致

lme

不适用于您？或者这纯粹是出于好奇心？确实如此。您确实使用

lme4

package处理1级剩余。这种差异是由于使用了不同的sigma。在第二个示例中，使用sigma_long非常感谢，谢谢n！这是出于好奇；知道

glmmTMB

允许随机效应var covar建模，但不允许1级残差建模对我来说听起来有点奇怪。我还想知道

glmmTMB

和

lme（）

之间是否存在某种联系，您的代码非常清楚地显示了这一点！

library(glmmTMB)
library(nlme)

data("sleepstudy" ,package="lme4")
ss <- sleepstudy
ss$times <- factor(ss$Days)  ## needed for glmmTMB

lme1 <- lme(Reaction ~ Days, random = ~1|Subject,
            correlation=corAR1(form=~Days|Subject), data=ss)

m1 <- glmmTMB(Reaction ~ Days + (1|Subject) +
                  ar1(times + 0 | Subject),
              dispformula=~0,
              data=ss,
              REML=TRUE,
              start=list(theta=c(4,4,1)))