similar to: plot.logistic.fit.fnc

Dear R list, I have a recurring problem with the languageR package, specifically the aovlmer.fnc function. When I try to run the following code (from R. H. Baayen's textbook): # Example 1: library(languageR) latinsquare.lmer <- lmer(RT ~ SOA + (1 | Word) + (1 | Subject), data = latinsquare) x <- pvals.fnc(latinsquare.lmer,

Hello, I can not get the function plot.logistic.fit.fnc() working....it returns "Error: could not find function "plot.logistic.fit.fnc"". Do I need to upload as specific package first? I am trying to check the fit of a mixed logistic model. Also, any advice for checking the assumption of independence in a mixed logistic model? Many thanks in advance, Sarah Foster

Dear folks (or Dear Professor Bates), I'm quite confused as to the current status of some of the available functions applicable to lmer objects. Following the examples in Baayen, Davidson, Bates (2006), my plan is to run mcmcsamp on a random effect model created by lmer in package lme4, then use the (perhaps outdated) pvals to estimate p-value. But then I couldn't find pvals anywhere.

Hi everybody! I was using the function pvals.fnc from package 'languageR' until April. I do not know which version. Yesterday I updated all my packages and tried to run my loop again. Now I get the following error message: error in pvals.fnc(mm, nsim = 1000) : MCMC sampling is not yet implemented in lme4_0.999375-27 for models with random correlation parameters I guess it?s because of

Hi. I get an error message about not converging when I try and use the pvals.fnc from the languageR library. The LMER analysis worked fine (See below). I am not an expert so I don't understand why the LMER worked but not the pvals.fnc Any help gratefully received. - Mike AIC BIC logLik MLdeviance REMLdeviance -7324 -7254 3673 -7451 -7346 Random effects: Groups

Hi Everyone, I am using R 2.10.1. lmer function works properly, however pvals.fnc () does not despite the fact that I uploaded: - library(lme4) - library(coda) - library(languageR) This is the error message I get pvals.fnc(lexdec3.lmerE2, nsim=10000)$fixed Error in pvals.fnc(lexdec3.lmerE2, nsim = 10000) : MCMC sampling is not yet implemented in lme4_0.999375 for models with random

library(lme4) library(coda) library(languageR) fit = lmer(Reaction~Days + (1|Subject) + (0+Days|Subject), data=sleepstudy) pvals.fnc(fit)$random # compare with... samp = mcmcsamp(fit, n=10000, trans=FALSE) HPDinterval(samp) densityplot(samp, plot=F) # 'pvals.fnc' reports sigma instead of sigma^2, but it looks like the # Sbjc.(In) and Sbjc.Days are also sqrt compared with the

Hola buenas noches, tengo un problema bastante gordo. ¿A alguno le ha dejado de funcionar las funciones pamer.fnc y mcp.fnc con la nueva versión de R? La semana pasada formatee el ordenador y ahora scripts antiguos no funcionan. La cuestión es que me precupa que no funcione el ejemplo de tutorial del autor. Os dejo un script que debería de funcionar y no lo hace

Hace unos meses os escribir para comunicaros que había un fallo en esta función. Como os prometí os comento la respuesta por si alguno está interesado en utilizar el paquete LMERconvenientsfucntions Dear Javier, The package has been updated and should work for you fine now. Note that function mcp.fnc does not return the fourth plot (dffits) anymore. We still have to figure out a way to compute

Dear R-help: I've been trying to run pvals.fnc in the newest version of R (2.13.0). The function lmer worked fine, but when I tried to use pvals.fnc on the lmer object, I got the following error: "Error in pvals.fnc(elogr.subj.dys.sum.3x3.p, nsim = 10000) : trying to get slot "coefs" from an object (class "summaryDefault") that is not an S4 object." How can I

Hola buenas tras meses investigando como hacer anovas para factores con efectos fijos y efectos aleatorios, he encontrado una serie de funciones que satisfacen mis pretensiones y creo correctas en cierta medida. Me gustaría compartirlas con vosotros con doble intención, la primera es compartirla para que si otro se encuentra en esta situación que tenga el trabajo hecho y la segunda es que sean

Estimado Javier Villacampa Gonzáles Si una persona se toma el trabajo de desarrollar y compartir, como es el caso de R, seguramente conoce de problemas que tuvo que decidir mientras escibía el código, y estará agradecido porque hay gente que utiliza su aporte, su trabajo no fué a la nada, todo lo contrario. En mi caso un solo autor tuvo una respuesta negativa para con migo. Javier Marcuzzi

Hola, Lo primero muchas gracias a todos por vuesta habitual ayuda. Llevo meses con las funciones lmer, pero tengo un problema no se como plantear unas comparaciones multiples una vez demostrado que el factor tiene diferencias significativas. Tengo multiples opciones, Solución A: una es hacer un bonferroni a saco (pero eso me chirria ya que tego muchos datos) Solución B: Otra es utilizar glht,

Gracias a todos por las recomendaciones. Ya me he puesto en contacto con el autor y le explicado donde esta el error. Es tan fácil como que han cambiado la estructura de los objetos tipos lmer desde la versión 2.15.3 con lo que su paquete dejo de funcionar. Por suerte la nueva estructura conserva por lo menos la parte necesaria para hacer sus funciones. Se localizar el fallo y como arreglarlo, lo

Hi, I have been using the library languageR in R2.6.0 for some while. I now would like to use new functions of this library (especially plotLMER.fnc) and have downloaded R 2.8.0. Error messages appear when I load the languageR library (I have tried several times on different computers but this doesn't help.: Attachement du package : 'Matrix' The following object(s)

Hola buenas. al final corri el siguiente código en mi máquina de casa. El problema es que ha habido algún cambio en la librería lme4, que hace incompatible los nuevos objetos lmer con la funcioón pamer.fnc. En este tipo de situaciones imagino que lo propio sería ponerme en contacto con el autor o intentar corregir yo mismo el código o incluso ambas. ¿Es decortes escribir al autor reportandole el

Hi, I have a question about how I should report the results for a linear mixed effects model where the model includes as predictors three factors (facA, facB and facC), one of which (facA) interacts with the other two. facA and facB have two levels and facC has 3 levels. There are also several other continuous predictors (e.g. varA, varB, varC). My mixed model is specified with the following

Dear all, I have tried to calculate a GLMM fit with lmer (lme4) and glmmPQL (MASS), I also used glm for comparison. I am getting very different results from different functions, and I suspect that the problem is with our dataset rather than the functions, but I would appreciate help in deciding whether my suspicions are right. If indeed we are attempting the wrong type of analysis, some

Hello, I have a problem concerning estimation of GLMM. I used methods from 3 different packages (see program). I would expect similar results for glmm and glmmML. The result differ in the estimated standard errors, however. I compared the results to MASS, 4th ed., p. 297. The results from glmmML resemble the given result for 'Numerical integration', but glmm output differs. For the

Javier, Creo que aquí aplica la ley de Linus que dice: "Dado un número suficientemente elevado de ojos, todos los errores se convierten en obvios". La persona que revisa y encuentra un error no necesariamente tiene que ser la misma que la que lo escribe. Una motivación muy importante al compartir un código es la de recibir los beneficios del control de calidad por parte de tus pares.