Модель змішаних ефектів із сплайнами

Мені підходить модель змішаних ефектів із терміном сплайна в додатку, де тенденція з часом є криволінійною. Однак те, що я хотів би оцінити, - чи виникає крива-лінійна тенденція через індивідуальне відхилення від лінійності, чи це вплив на рівні групи, який робить груповий рівень придатним, здається криволінійним. Я наводжу відтворювальний приклад, який містить свердловину з пакету JM.

library(nlme)
library(JM)
data(pbc2)

fitLME1 <- lme(log(serBilir) ~ ns(year, 2), random = ~ year | id, data = pbc2)
fitLME2 <- lme(log(serBilir) ~ year, random = ~ ns(year, 2) | id, data = pbc2)

По суті, я хочу знати, який із них краще відповідає моїм даним. Однак порівняння anovaдає мені зловісне попередження:

        Model df      AIC      BIC    logLik   Test  L.Ratio p-value
fitLME1     1  7 3063.364 3102.364 -1524.682                        
fitLME2     2  9 2882.324 2932.472 -1432.162 1 vs 2 185.0399  <.0001
Warning message:
In anova.lme(fitLME1, fitLME2) :
  fitted objects with different fixed effects. REML comparisons are not meaningful.

Тепер я усвідомлюю, що існують труднощі у проведенні подібних порівнянь методами максимальної ймовірності - але яка альтернатива?

Як говорить mdewey, тоді переобладнайте модель без методу оцінки REML. Як застереження говорить, порівняння не має сенсу, коли у вас різні структури фіксованих ефектів.

Наступне питання полягає в тому, що моделі не вкладені, тому F-тест, імовірно, не має сенсу. Ви можете подивитися на інформаційні критерії. Обидва прихильні fitLME2.