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[matrix] Annotation of /pkg/R/lmer.R
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Annotation of /pkg/R/lmer.R

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Revision 449 - (view) (download)
Original Path: branches/trunk-lme4/R/lmer.R

1 : bates 446 contr.SAS <- function(n, contrasts = TRUE)
2 :     {
3 : bates 449 contr.treatment(n, if (is.numeric(n) && length(n) == 1) n else length(n), contrasts)
4 : bates 446 }
5 :    
6 : bates 435 lmerControl <- # Control parameters for lmer
7 :     function(maxIter = 50,
8 :     msMaxIter = 50,
9 :     tolerance = sqrt((.Machine$double.eps)),
10 :     niterEM = 20,
11 :     msTol = sqrt(.Machine$double.eps),
12 :     msVerbose = getOption("verbose"),
13 :     PQLmaxIt = 20,
14 :     .relStep = (.Machine$double.eps)^(1/3),
15 :     EMverbose = getOption("verbose"),
16 :     analyticGradient = TRUE,
17 :     analyticHessian=FALSE)
18 :     {
19 :     list(maxIter = maxIter,
20 :     msMaxIter = msMaxIter,
21 :     tolerance = tolerance,
22 :     niterEM = niterEM,
23 :     msTol = msTol,
24 :     msVerbose = msVerbose,
25 :     PQLmaxIt = PQLmaxIt,
26 :     .relStep = .relStep,
27 :     EMverbose=EMverbose,
28 :     analyticHessian=analyticHessian,
29 :     analyticGradient=analyticGradient)
30 :     }
31 :    
32 :     setMethod("lmer", signature(formula = "formula"),
33 :     function(formula, data,
34 :     method = c("REML", "ML"),
35 :     control = list(),
36 :     subset, weights, na.action, offset,
37 :     model = TRUE, x = FALSE, y = FALSE, ...)
38 :     {
39 :     # match and check parameters
40 : bates 449 REML <- match.arg(method) == "REML"
41 : bates 435 controlvals <- do.call("lmerControl", control)
42 : bates 449 controlvals$REML <- REML
43 : bates 435 if (length(formula) < 3) stop("formula must be a two-sided formula")
44 : bates 449
45 :     mf <- match.call() # create the model frame as frm
46 : bates 435 m <- match(c("data", "subset", "weights", "na.action", "offset"),
47 :     names(mf), 0)
48 :     mf <- mf[c(1, m)]
49 :     mf[[1]] <- as.name("model.frame")
50 :     frame.form <- subbars(formula)
51 :     environment(frame.form) <- environment(formula)
52 :     mf$formula <- frame.form
53 :     mf$drop.unused.levels <- TRUE
54 :     frm <- eval(mf, parent.frame())
55 : bates 449
56 : bates 435 ## grouping factors and model matrices for random effects
57 :     bars <- findbars(formula[[3]])
58 :     random <-
59 :     lapply(bars,
60 :     function(x) list(model.matrix(eval(substitute(~term,
61 :     list(term=x[[2]]))),
62 :     frm),
63 :     eval(substitute(as.factor(fac),
64 :     list(fac = x[[3]])), frm)))
65 :     names(random) <- unlist(lapply(bars, function(x) deparse(x[[3]])))
66 : bates 449
67 : bates 435 ## order factor list by decreasing number of levels
68 : bates 449 nlev <- sapply(random, function(x) length(levels(x[[2]])))
69 :     if (any(diff(nlev) < 0)) {
70 :     random <- random[rev(order(nlev))]
71 : bates 435 }
72 :     mmats <- c(lapply(random, "[[", 1),
73 :     .fixed = list(cbind(model.matrix(nobars(formula), frm),
74 :     .response = model.response(frm))))
75 :     obj <- .Call("lmer_create", lapply(random, "[[", 2), mmats, PACKAGE = "Matrix")
76 : bates 446 obj@call <- match.call()
77 : bates 449 obj@REML <- REML
78 : bates 435 .Call("lmer_initial", obj, PACKAGE="Matrix")
79 :     .Call("lmer_ECMEsteps", obj,
80 :     controlvals$niterEM,
81 :     controlvals$REML,
82 :     controlvals$EMverbose,
83 :     PACKAGE = "Matrix")
84 :     LMEoptimize(obj) <- controlvals
85 : bates 449 #fitted <- .Call("ssclme_fitted", obj, facs, mmats, TRUE, PACKAGE = "Matrix")
86 :     #residuals <- mmats$.Xy[,".response"] - fitted
87 :     #if (as.logical(x)[1]) x <- mmats else x = list()
88 : bates 435 #rm(mmats)
89 :     obj
90 :     })
91 :    
92 : bates 413 setReplaceMethod("LMEoptimize", signature(x="lmer", value="list"),
93 : bates 316 function(x, value)
94 :     {
95 :     if (value$msMaxIter < 1) return(x)
96 :     st <- ccoef(x) # starting values
97 :     nc <- x@nc
98 :     nc <- nc[1:(length(nc) - 2)]
99 :     constr <- unlist(lapply(nc, function(k) 1:((k*(k+1))/2) <= k))
100 :     fn <- function(pars) {
101 :     ccoef(x) <- pars
102 :     deviance(x, REML = value$REML)
103 :     }
104 : bates 380 gr <- if (value$analyticGradient)
105 :     function(pars) {
106 :     ccoef(x) <- pars
107 :     grad <- lme4:::gradient(x, REML = value$REML, unconst = TRUE)
108 :     grad[constr] <- -grad[constr]/pars[constr]
109 :     grad
110 :     } else NULL
111 : bates 316 optimRes <- optim(st, fn, gr,
112 :     method = "L-BFGS-B",
113 :     lower = ifelse(constr, 1e-10, -Inf),
114 : bates 362 control = list(maxit = value$msMaxIter,
115 : bates 411 trace = as.integer(value$msVerbose)))
116 : bates 316 if (optimRes$convergence != 0) {
117 :     warning(paste("optim returned message",optimRes$message,"\n"))
118 :     }
119 : bates 411 ccoef(x) <- optimRes$par
120 : bates 316 return(x)
121 :     })
122 :    
123 : bates 413 setMethod("ranef", signature(object = "lmer"),
124 : bates 316 function(object, ...) {
125 : bates 413 .Call("lmer_ranef", object, PACKAGE = "Matrix")
126 : bates 316 })
127 :    
128 : bates 413 setMethod("fixef", signature(object = "lmer"),
129 : bates 316 function(object, ...) {
130 : bates 413 val = .Call("lmer_fixef", object, PACKAGE = "Matrix")
131 : bates 316 names(val) = object@cnames[[".fixed"]]
132 :     val[-length(val)]
133 :     })
134 :    
135 : bates 413 setMethod("VarCorr", signature(x = "lmer"),
136 : bates 316 function(x, REML = TRUE, useScale = TRUE, ...) {
137 : bates 413 val = .Call("lmer_variances", x, PACKAGE = "Matrix")
138 : bates 316 for (i in seq(along = val)) {
139 :     dimnames(val[[i]]) = list(x@cnames[[i]], x@cnames[[i]])
140 :     val[[i]] = as(as(val[[i]], "pdmatrix"), "corrmatrix")
141 :     }
142 :     new("VarCorr",
143 : bates 449 scale = .Call("lmer_sigma", x, REML, PACKAGE = "Matrix"),
144 : bates 316 reSumry = val,
145 :     useScale = useScale)
146 :     })
147 :    
148 : bates 413 setMethod("gradient", signature(x = "lmer"),
149 : bates 316 function(x, REML, unconst, ...)
150 : bates 449 .Call("lmer_gradient", x, REML, unconst, PACKAGE = "Matrix"))
151 : bates 316
152 : bates 449 setMethod("summary", signature(object = "lmer"),
153 :     function(object, ...)
154 :     new("summary.lmer", object, useScale = TRUE, showCorrelation = TRUE))
155 : bates 316
156 : bates 449 setMethod("show", signature(object = "lmer"),
157 :     function(object)
158 :     show(new("summary.lmer", object, useScale = TRUE, showCorrelation = FALSE))
159 :     )
160 :    
161 :     setMethod("show", "summary.lmer",
162 : bates 316 function(object) {
163 :     fcoef <- fixef(object)
164 : bates 449 useScale <- object@useScale
165 :     corF <- as(as(vcov(object, useScale = useScale), "pdmatrix"),
166 : bates 316 "corrmatrix")
167 :     DF <- getFixDF(object)
168 :     coefs <- cbind(fcoef, corF@stdDev, DF)
169 :     nc <- object@nc
170 :     dimnames(coefs) <-
171 :     list(names(fcoef), c("Estimate", "Std. Error", "DF"))
172 : bates 449 digits <- max(3, getOption("digits") - 2)
173 :     REML <- length(object@REML) > 0 && object@REML[1]
174 :     llik <- logLik(object)
175 :     dev <- object@deviance
176 :    
177 :     rdig <- 5
178 :     cat("Linear mixed-effects model fit by ")
179 :     cat(ifelse(object@REML, "REML\n", "maximum likelihood\n") )
180 :     if (!is.null(object@call$formula)) {
181 :     cat("Formula:", deparse(object@call$formula),"\n")
182 :     }
183 :     if (!is.null(object@call$data)) {
184 :     cat(" Data:", deparse(object@call$data), "\n")
185 :     }
186 :     if (!is.null(object@call$subset)) {
187 :     cat(" Subset:",
188 :     deparse(asOneSidedFormula(object@call$subset)[[2]]),"\n")
189 :     }
190 :     print(data.frame(AIC = AIC(llik), BIC = BIC(llik),
191 :     logLik = c(llik),
192 :     MLdeviance = dev["ML"],
193 :     REMLdeviance = dev["REML"],
194 :     row.names = ""))
195 :     cat("Random effects:\n")
196 :     show(VarCorr(object))
197 :     ngrps <- lapply(object@flist, function(x) length(levels(x)))
198 :     cat(sprintf("# of obs: %d, groups: ", object@nc[length(object@nc)]))
199 :     cat(paste(paste(names(ngrps), ngrps, sep = ", "), collapse = "; "))
200 :     cat("\n")
201 :     if (!useScale)
202 :     cat("\nEstimated scale (compare to 1) ",
203 :     .Call("lmer_sigma", object, object@REML, PACKAGE = "Matrix"),
204 :     "\n")
205 :     if (nrow(coefs) > 0) {
206 :     if (useScale) {
207 :     stat <- coefs[,1]/coefs[,2]
208 :     pval <- 2*pt(abs(stat), coefs[,3], lower = FALSE)
209 :     nms <- colnames(coefs)
210 :     coefs <- cbind(coefs, stat, pval)
211 :     colnames(coefs) <- c(nms, "t value", "Pr(>|t|)")
212 :     } else {
213 :     coefs <- coefs[, 1:2, drop = FALSE]
214 :     stat <- coefs[,1]/coefs[,2]
215 :     pval <- 2*pnorm(abs(stat), lower = FALSE)
216 :     nms <- colnames(coefs)
217 :     coefs <- cbind(coefs, stat, pval)
218 :     colnames(coefs) <- c(nms, "z value", "Pr(>|z|)")
219 :     }
220 :     cat("\nFixed effects:\n")
221 :     printCoefmat(coefs, tst.ind = 4, zap.ind = 3)
222 :     if (length(object@showCorrelation) > 0 && object@showCorrelation[1]) {
223 :     rn <- rownames(coefs)
224 :     dimnames(corF) <- list(
225 :     abbreviate(rn, minlen=11),
226 :     abbreviate(rn, minlen=6))
227 :     if (!is.null(corF)) {
228 :     p <- NCOL(corF)
229 :     if (p > 1) {
230 :     cat("\nCorrelation of Fixed Effects:\n")
231 :     corF <- format(round(corF, 3), nsmall = 3)
232 :     corF[!lower.tri(corF)] <- ""
233 :     print(corF[-1, -p, drop=FALSE], quote = FALSE)
234 :     }
235 :     }
236 :     }
237 :     }
238 :     invisible(object)
239 : bates 316 })
240 :    
241 :     ## calculates degrees of freedom for fixed effects Wald tests
242 :     ## This is a placeholder. The answers are generally wrong. It will
243 :     ## be very tricky to decide what a 'right' answer should be with
244 :     ## crossed random effects.
245 :    
246 : bates 413 setMethod("getFixDF", signature(object="lmer"),
247 : bates 316 function(object, ...)
248 :     {
249 :     nc <- object@nc[-seq(along = object@Omega)]
250 :     p <- nc[1] - 1
251 :     n <- nc[2]
252 :     rep(n-p, p)
253 :     })
254 :    
255 : bates 446 setMethod("logLik", signature(object="lmer"),
256 :     function(object, REML = object@REML, ...) {
257 :     val <- -deviance(object, REML = REML)/2
258 :     nc <- object@nc[-seq(a = object@Omega)]
259 :     attr(val, "nall") <- attr(val, "nobs") <- nc[2]
260 :     attr(val, "df") <- nc[1] + length(coef(object))
261 :     attr(val, "REML") <- REML
262 :     class(val) <- "logLik"
263 :     val
264 :     })
265 :    
266 :     setMethod("anova", signature(object = "lmer"),
267 :     function(object, ...)
268 :     {
269 :     mCall <- match.call(expand.dots = TRUE)
270 :     dots <- list(...)
271 :     modp <- logical(0)
272 :     if (length(dots))
273 :     modp <- sapply(dots, inherits, "lmer") | sapply(dots, inherits, "lm")
274 :     if (any(modp)) { # multiple models - form table
275 :     opts <- dots[!modp]
276 :     mods <- c(list(object), dots[modp])
277 :     names(mods) <- sapply(as.list(mCall)[c(FALSE, TRUE, modp)], as.character)
278 :     mods <- mods[order(sapply(lapply(mods, logLik, REML = FALSE), attr, "df"))]
279 :     calls <- lapply(mods, slot, "call")
280 :     data <- lapply(calls, "[[", "data")
281 :     if (any(data != data[[1]])) stop("all models must be fit to the same data object")
282 :     header <- paste("Data:", data[[1]])
283 :     subset <- lapply(calls, "[[", "subset")
284 :     if (any(subset != subset[[1]])) stop("all models must use the same subset")
285 :     if (!is.null(subset[[1]]))
286 :     header <-
287 :     c(header, paste("Subset", deparse(subset[[1]]), sep = ": "))
288 :     llks <- lapply(mods, logLik, REML = FALSE)
289 :     Df <- sapply(llks, attr, "df")
290 :     llk <- unlist(llks)
291 :     chisq <- 2 * pmax(0, c(NA, diff(llk)))
292 :     dfChisq <- c(NA, diff(Df))
293 :     val <- data.frame(Df = Df,
294 :     AIC = sapply(llks, AIC),
295 :     BIC = sapply(llks, BIC),
296 :     logLik = llk,
297 :     "Chisq" = chisq,
298 :     "Chi Df" = dfChisq,
299 :     "Pr(>Chisq)" = pchisq(chisq, dfChisq, lower = FALSE),
300 :     check.names = FALSE)
301 :     class(val) <- c("anova", class(val))
302 :     attr(val, "heading") <-
303 :     c(header, "", "Models:",
304 :     paste(names(mods),
305 :     unlist(lapply(lapply(calls, "[[", "formula"), deparse)),
306 :     sep = ": "),"")
307 :     return(val)
308 :     } else {
309 :     # mCall$terms <- object@terms
310 :     # mCall$assign <- object@assign
311 : bates 316 foo <- object
312 :     foo@status["factored"] <- FALSE
313 : bates 413 .Call("lmer_factor", foo, PACKAGE="Matrix")
314 : bates 449 dfr <- getFixDF(foo)
315 : bates 446 rcol <- ncol(foo@RXX)
316 :     ss <- foo@RXX[ , rcol]^2
317 :     ssr <- ss[[rcol]]
318 : bates 316 ss <- ss[seq(along = dfr)]
319 :     names(ss) <- object@cnames[[".fixed"]][seq(along = dfr)]
320 :     # FIXME: This only gives single degree of freedom tests
321 :     ms <- ss
322 :     df <- rep(1, length(ms))
323 :     f <- ms/(ssr/dfr)
324 :     P <- pf(f, df, dfr, lower.tail = FALSE)
325 :     table <- data.frame(df, ss, ms, dfr, f, P)
326 :     dimnames(table) <-
327 :     list(names(ss),
328 :     c("Df", "Sum Sq", "Mean Sq", "Denom", "F value", "Pr(>F)"))
329 :     if (any(match(names(ss), "(Intercept)", nomatch = 0)))
330 :     table <- table[-1,]
331 :     attr(table, "heading") <- "Analysis of Variance Table"
332 :     class(table) <- c("anova", "data.frame")
333 :     table
334 : bates 446
335 :     }
336 : bates 316 })
337 : bates 446
338 :     setMethod("update", signature(object = "lmer"),
339 :     function(object, formula., ..., evaluate = TRUE)
340 :     {
341 :     call <- object@call
342 :     if (is.null(call))
343 :     stop("need an object with call component")
344 :     extras <- match.call(expand.dots = FALSE)$...
345 :     if (!missing(formula.))
346 :     call$formula <- update.formula(formula(object), formula.)
347 :     if (length(extras) > 0) {
348 :     existing <- !is.na(match(names(extras), names(call)))
349 :     for (a in names(extras)[existing]) call[[a]] <- extras[[a]]
350 :     if (any(!existing)) {
351 :     call <- c(as.list(call), extras[!existing])
352 :     call <- as.call(call)
353 :     }
354 :     }
355 :     if (evaluate)
356 :     eval(call, parent.frame())
357 :     else call
358 :     })
359 :    
360 :    
361 :     setMethod("confint", signature(object = "lmer"),
362 :     function (object, parm, level = 0.95, ...)
363 :     {
364 :     cf <- fixef(object)
365 :     pnames <- names(cf)
366 :     if (missing(parm))
367 :     parm <- seq(along = pnames)
368 :     else if (is.character(parm))
369 :     parm <- match(parm, pnames, nomatch = 0)
370 :     a <- (1 - level)/2
371 :     a <- c(a, 1 - a)
372 :     pct <- paste(round(100 * a, 1), "%")
373 :     ci <- array(NA, dim = c(length(parm), 2),
374 :     dimnames = list(pnames[parm], pct))
375 :     ses <- sqrt(diag(vcov(object)))[parm]
376 : bates 449 ci[] <- cf[parm] + ses * t(outer(a, getFixDF(object)[parm], qt))
377 : bates 446 ci
378 :     })
379 :    
380 : bates 449 setReplaceMethod("coef", signature(object = "lmer", value = "numeric"),
381 :     function(object, unconst = FALSE, ..., value)
382 :     .Call("lmer_coefGets", object, as.double(value),
383 :     unconst, PACKAGE = "Matrix"))
384 : bates 446
385 : bates 449 setMethod("coef", signature(object = "lmer"),
386 :     function(object, unconst = FALSE, ...) {
387 :     .Call("lmer_coef", object, unconst, PACKAGE = "Matrix")
388 :     })
389 : bates 446
390 : bates 449 setMethod("deviance", "lmer",
391 :     function(object, REML = NULL, ...) {
392 :     .Call("lmer_factor", object, PACKAGE = "Matrix")
393 :     if (is.null(REML))
394 :     REML <- if (length(oR <- object@REML)) oR else FALSE
395 :     object@deviance[[ifelse(REML, "REML", "ML")]]
396 :     })
397 : bates 446
398 : bates 449 setMethod("chol", signature(x = "lmer"),
399 :     function(x, pivot = FALSE, LINPACK = pivot) {
400 :     x@status["factored"] <- FALSE # force a decomposition
401 :     .Call("lmer_factor", x, PACKAGE = "Matrix")
402 :     })
403 :    
404 :     setMethod("solve", signature(a = "lmer", b = "missing"),
405 :     function(a, b, ...)
406 :     .Call("lmer_invert", a)
407 :     )
408 :    
409 :     setMethod("formula", "lmer", function(x, ...) x@call$formula)
410 :    
411 :     setMethod("vcov", signature(object = "lmer"),
412 :     function(object, REML = object@REML, useScale = TRUE,...) {
413 :     ## force an "lmer_invert"
414 :     sc <- .Call("lmer_sigma", object, REML, PACKAGE = "Matrix")
415 :     rr <- object@RXX
416 :     nms <- object@cnames[[".fixed"]]
417 :     dimnames(rr) <- list(nms, nms)
418 :     nr <- nrow(rr)
419 :     rr <- rr[-nr, -nr, drop = FALSE]
420 :     rr <- rr %*% t(rr)
421 :     if (useScale) {
422 :     rr = sc^2 * rr
423 :     }
424 :     rr
425 :     })
426 :    

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