问题描述
我有一个实验的数据。参与者对一些项目做出了回应，我想根据一些措施来预测响应时间。试用 t 中的响应时间与 t-1 中的响应时间相关。我的 bam-model (mgcv-package) 如下所示：
bam(RT ~ s(length) + s(color) + s(length,subject,bs='re'),data=dat,discrete=TRUE,AR.start=dat$AR.start,rho=0.8)
在实验中，提出了目标和干扰项。我只想分析目标。在 lmer 中，我会使用 dat <- dat[dat$type == 'target',] 删除带有干扰项的行。在目前的情况下，恐怕这不合适，因为 bam 不会知道连续行不再代表连续试验，对吗？那么在估计固定和随机效应时不包括干扰因素，而只包括自相关估计的最佳做法是什么？
解决方法
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