lsmeans 模型中的参数无效?

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【中文标题】lsmeans 模型中的参数无效?【英文标题】:Invalid argument in the lsmeans model? 【发布时间】:2019-02-24 05:46:06 【问题描述】:

我收到错误提示

lsmDrugs=lsmeans(model1, -drug) -drug 中的错误:一元运算符的参数无效"

有什么帮助吗?

library(knitr)
library(lsmeans)

drug <- c(rep("A", 2),rep("B", 2),rep("C", 2))
drugDiff <- c(-14, -4, 5, -1, -2, 6)

data<-data.frame(Drug=as.factor(drug),Difference=drugDiff)
data

model1 <- aov(drugDiff ~ drug, data = data)

anova(model1)
kable(anova(model1), format = "markdown")

lsmDrugs = lsmeans(model1, -drug)

summary(contrast(lsmDrugs, method="pairwise", 
                 adjust = "tukey"), infer = c(T, T), level = 0.95, side = "twosided")

【问题讨论】:

应该是波浪号 (~drug ),而不是减号 (-drug);波浪线用于表示 R 中的公式 【参考方案1】:

您有一个错字,因为您应该使用波浪号 - ~ 而不是 - 字符。波浪号用于 R 中的公式。请参见下面的代码:

library(knitr)
library(lsmeans)

drug <- c(
  rep("A", 2),
  rep("B", 2),
  rep("C", 2)
)

drugDiff <- c(-14, -4, 5, -1, -2, 6)

data <- data.frame(Drug = as.factor(drug), Difference = drugDiff)
data

model1 <- aov(drugDiff ~ drug, data = data)

anova(model1)
kable(anova(model1), format = "markdown")

lsmDrugs = lsmeans(model1, ~ drug) # tilde instead of minu, used for formula

summary(
  contrast(lsmDrugs, method = "pairwise",
           adjust = "tukey"),
  infer = c(T, T),
  level = 0.95,
  side = "twosided"
)

输出:

 contrast      estimate       SE df lower.CL upper.CL t.ratio p.value
 A - B    -1.100000e+01 5.773503  3 -35.1261  13.1261  -1.905  0.2817
 A - C    -1.100000e+01 5.773503  3 -35.1261  13.1261  -1.905  0.2817
 B - C    -1.776357e-15 5.773503  3 -24.1261  24.1261   0.000  1.0000

Confidence level used: 0.95 
Conf-level adjustment: tukey method for comparing a family of 3 estimates 
P value adjustment: tukey method for comparing a family of 3 estimates 

【讨论】:

以上是关于lsmeans 模型中的参数无效?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

ValueError:使用 GridSearch 参数时估计器 CountVectorizer 的参数模型无效

GraphQL 参数的值无效。预期类型'Int

模型衍生 API 发布作业 - 400 错误请求“无效的‘设计’参数”

拟合 Keras 模型会产生错误“常量折叠失败:无效参数:不支持的类型:21”

可变参数宏中的参数计数无效

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