r-符号中的rstudio纵向模型

Question

我在rstudio中运行了一个纵向模型，看着老年人和抑郁症，并正在写下结果，但是我和我的同事和我在如何解释模型上不同意。

我有：

summary(lme.1<- lme(Depression ~ Memory+Gender+Age, random=~Year|ID, data=df, na.action=na.omit))  

我们的数据在一年中的抑郁症和其他特征的人数为4倍。

当我描述我们运行的模型时，我将其写为：

Level 1: Yit = π0i +π1i(Memory) +π2i(Gender) +π3i(Age) +εit
         π0i = β00 + r0i 
Level 2: 
π1i= β10+ r1i
π2i= β20+ r2i
π3i= β30+ r3i

我是在歪曲记忆，性别和年龄变量在哪里？据我了解，我没有在2级上包括任何变量。我应该吗？如果它们是2级变量，我不明白什么会有什么不同，或者我将如何在rstudio中对其进行不同的编码。

Answer 1

首先， Age和 Year是两个完美相关的变量，因此，我将用时间变量t替换它们。
@quixotic给出的代码变为：

lme(Depression ~ Memory+Gender+t, random=~t|ID, data=df, na.action=na.omit)

估计模型

Yit = (β0 + r0i) + β1(Memory) + β2(Gender) + (β3 + r3i)(t) + εit   
                                            where r0i~N(0,σ0) and r3i~N(0,σ3)

术语 Depression ~ Memory+Gender+te和 ~t|ID是固定的，分别是混合效应模型的随机部分，因此，所有受试者的系数 π1, π2, π3均已固定。

上述@quixotic的随机截距和斜率模型可以通过：

估算

lme(Depression ~ Memory+Gender+t, random=~Memory+Gender+t|ID, 
    data=df, na.action=na.omit)