時間軸上の多次元vs.多次元データ - ryamadaの遺伝学・遺伝統計学メモ

昨日の記事では時間軸上に２つの量的尺度があるときに、その関連をスカラー量にする話だった
この尺度は、各々、１次元だった
また、微分・積分について考慮した
時間軸上にある、複数尺度の組み合わせ vs. 複数尺度の組み合わせの間に関連があるかどうかはどうやってスカラー量にできるだろうか
簡単のために、m次元 vs. m次元のように、比較する尺度の組み合わせが同数の尺度である場合から考える
- ２本の多次元空間(曲)線の一致を検討する？
- 尺度セット内分散ｘ２と尺度セット間分散との和に分ける？
参考
多項目データを時系列で取得して回帰する話(こちら)
- Seemingly unrelated regression(Wiki)とそのベイズ推定(こちら)
- Rならsystemfitパッケージ
GMANOVA?(こちら)
- RにはGMANOVAはなさそうだが、MANOVAはあって…(こちら)
  - こちらも参考に
Linear mixed-effects model (lme4 package)(こちら)
- 参考
メモ

install.packages("lme4")
install.packages("SASmixed")

library(lme4)
library(SASmixed)

plot(HR)

(fm1<-lmer(HR~baseHR+Time*Drug +(1 | Patient), HR))

anova(fm1)

(fm2<-lmer(HR~baseHR+Time*Drug +(Time | Patient), HR))

anova(fm2)

VarCorr(fm2<-lmer(HR~baseHR+Time*Drug +(Time | Patient), HR))

model.matrix(~Time,HR)
ranef(fm2)$Patient

anova(fm1,fm2)

model.matrix(~Patient,HR)
model.matrix(~Patient*Time,HR)

dim(model.matrix(~Patient,HR))
dim(model.matrix(~Patient*Time,HR))

(fm3<-lmer(HR~baseHR+Time*Drug +(1|Patient) +(Time-1 | Patient), HR))
(fm3.2<-lmer(HR~baseHR+Time*Drug +(Time-1 | Patient), HR))


ranef(fm3)$Patient
ranef(fm3.2)$Patient

install.packages("mlmRev")

library(mlmRev)

fm4<-lmer(math ~ gr + sx + eth + cltype + (yrs | id) + (yrs |sch) ,star)

install.packages("MEMSS")
library(MEMSS)
Pixel$DS<-with(Pixel,Dog:Side)[drop=TRUE]

(fm5<-lmer(HR~baseHR+Time*Drug +(1|Patient) + (Time-1 | Patient) + (Time | Drug) + (Drug-1 | Patient), HR))

#(fm6<-lmer(HR~baseHR+Time*Drug +(Time |Patient*Drug) , HR))