Подгонка линейных моделей со смешанными эффектами с использованием lme4

Оценки параметров линейных моделей со смешанными эффектами методом максимального правдоподобия или методом ограниченного максимального правдоподобия (REML) можно получить с помощью функции lmer из пакета lme4 для R. Как и в большинстве функций R для подгонки моделей, модель описывается в вызове lmer формулой, которая в данном случае включает члены с фиксированными и случайными эффектами. Формула и данные совместно определяют численное представление модели, на основе которого можно вычислить профилированный девианс или профилированный критерий REML как функцию некоторых параметров модели. Для получения оценок параметров соответствующий критерий оптимизируется с использованием одной из функций ограниченной оптимизации в R. Мы описываем структуру модели, этапы вычисления профилированного девианса или критерия REML, а также структуру классов или типов, представляющих такую модель. Приведено достаточно подробное описание, позволяющее пользователям, желающим писать функции для подгонки специализированных линейных моделей со смешанными эффектами, адаптировать эти структуры, в том числе для моделей, учитывающих родословные или сглаживающие сплайны, которые трудно выразить на языке формул, используемом функцией lmer.