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longitudinal - 如何在多级回归代码中包含日记数据/滞后数据

问题描述

我使用日记数据，并且正在尝试使用滞后变量进行多级回归。我试着

  1. 从前一天的连续变量预测二元变量和
  2. 从前一天的二进制变量预测连续变量。

我不明白如何将这种时间滞后/日记数据格式包含到 R 代码中。另外，我不知道如何控制同一天的预测变量。

我将 lmer 和 glmer 命令用于连续和二元结果，到目前为止只有 1 级预测器

lmer<-(pred.binary.previousday~outcome.cont.+1(1|level2),data=data)

lmer<-(pred.binary.previousday~outcome.cont.+1(pred.binary.previousday|level2),data=data)

glmer<-(pred.cont.previousday~outcome.binary.+1(1|level2),family(link=binomial),data=data)

AIC 没有显示出更好的随机系数拟合，但这是我所期待的。到目前为止的回归结果并不显着，但可能是因为我没有正确编写代码。

标签： longitudinalmultilevel-analysis

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