통계 > 적합성 모델 > 선형 혼합 모델...
Statistics > Fit models > Linear mixed model...

Linux 사례 (MX 21)

데이터셋을 활성화시키면, '통계 > 적합성 모델 > 선형 혼합 모델...' 메뉴 기능을 사용할 수 있다. lme4 패키지의 sleepstudy 데이터셋을 이용하여 연습해보자.

sleepstudy 데이터셋을 활성화 시키자. 먼저 lme4 패키지를 호출해야 한다. 그래야 포함된 데이터셋 목록을 확인할 수 있기 때문이다. '도구 > 패키지 적재하기...' 메뉴 기능을 통하여 lme4를 적재한다. 그리고 '데이터 > 패키지에 있는 데이터 > 첨부된 패키지에서 데이터셋 읽기...' 메뉴 기능을 선택하고, 다음 화면에서 lme4 패키지에 포함된 데이터셋들 중에서 sleepstudy를 찾아서 선택한다. 그러면, R Commander 상단의 <활성 데이터셋 없음> 버튼이 'sleepstudy'로 바뀐다.

https://rcmdr.tistory.com/212

sleepstudy 데이터셋

lme4::sleepstudy data(sleepstudy, package="lme4") '데이터 > 패키지에 있는 데이터 > 첨부된 패키지에서 데이터셋 읽기...' 메뉴 기능을 선택하면 하위 선택 창으로 이동한다. 아래와 같이 lme4 패키지를 선택..

rcmdr.kr


sleepstudy 데이터셋을 이용하여 LMM.1 모형을 만든다. '통계 > 적합성 모델 > 선형 혼합 모델...' 메뉴 기능을 이용할 수 있다.

LMM.1 <- lmer(Reaction ~ Days + (Days | Subject), data=sleepstudy, REML=TRUE)
Linux 사례 (MX 21)
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REML(Restricted maximum likelihood, 제한적 최대우도) 대신 ML(Maximum likelihood, 최대우도) 인자를 사용해보자.

LMM.2 <- lmer(Reaction ~ Days + (Days | Subject), data=sleepstudy, REML=FALSE)
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?lmer   # lmer 함수 도움말 보기

선형 혼합 모형(Linear mixed model)을 만들었다면, '모델 > 가설 검정 > 분산분석표...' 메뉴 기능을 이용할 수 있다. LMM.1을 만들었으니 가능하다.

Anova(LMM.1, type="II")
Linux 사례 (MX 21)
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