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具有交叉重复效应和AR1协方差结构的线性混合模型，

我有内部学科的生理数据（ part ），他们都在三轮（ round ）上看了刺激（阅读报纸），每篇都有5篇论文（ paper ），每个论文都有不同的访问次数） 在报纸上。 我有两个固定因子（ CONDhier和CONDabund ）加上相互作用来预测生理状态（如EDA ），这通常是自回归的。 我尝试考虑生理学随机效应的个体差异（让我们只为了现在的拦截而定下），也许还有另外一个随机效应的轮次疲劳。 因此，我想在R中运行的模型是SPSS中的： MIXED EDA BY CONDhier CONDabund /FIXED=CONDhier CONDabund CONDhier*CONDabund | SSTYPE(3) /RANDOM=INTERCEPT | SUBJECT(part) COVTYPE(VC) /RANDOM=INTERCEPT | SUBJECT(part*round) COVTYPE(VC) /PRINT=SOLUTION /METHOD=REML /REPEATED=visit | SUBJECT(part*round*paper) COVTYPE(AR1). 现在，我已经理解，虽然lme不能很好地交叉条件， lmer （处理交叉项没有问题）不能使用不同的协方差结构。 我可以运行简单的lme模型，比如 lme(EDA ~ factor(CONDhier) * factor(CONDabund), random= ~1 |part, na.action=na.exclude, data=phys2) 但更复杂的模型是超越我的。 我已经读过，在lme中的交叉项可以用随机的定义来完成 random=pdBlocked(list(pdCompSymm(~part), […]