Tomemos el conjunto de datos "Orthodont" de "nlme" como ejemplo. Digamos que queremos ajustar un modelo de efectos mixtos lineales "distancia ~ edad + intercepción aleatoria + pendiente aleatoria para la edad". Me parece que las siguientes dos especificaciones son equivalentes. Sin embargo, producen diferentes estimaciones de SE y componentes de varianza.
library(nlme) data("Orthodont") m.reml1 <- lmer(distance ~ age + (age | Subject), data = Orthodont, REML = T) m.reml2 <- lmer(distance ~ age + (1 | Subject) + (0 + age | Subject), data = Orthodont, REML = T) summary(m.reml1) summary(m.reml2)
De m.reml1, obtenemos SE 0.77525 y 0.07125 para (Intercept) y age.
De m.reml2, obtenemos SE 0.71380 y 0.06561 para (Intercept) y age.
Los componentes de varianza también son diferentes.
Entonces, ¿por qué la diferencia? ¿Realmente están especificando modelos diferentes?
