本人刚开始学R，我想用R软件做一个4层 HLM，请大家给提提建议。
这个模型是不同省市的6年的学生成绩，第一层是学生，第二层是学校，第三层是一个growth model， 第四层是省市。CITY_ID是省市的编号，SCH_ID是学校的编号， YEAR是测量的年份。


我主要关注的是第3层的intercept（Π000k)和时间的slope（Π001k)，所以只在第一二层加两个变量，公式如下：



以下是我写的R的代码，请问这样写对不对？

#intall package////
library(Matrix)
library(lme4)
library(lmerTest)
library(dplyr)
library(reghelper)

#open file//////
data <- read.csv(file="D:stuschr.csv")
summary(data)

#centering quantitative variable/////
data$AGE_cen<- data$AGE-mean(data$AGE, na.rm=TRUE)
data$SCHSES_cen<- data$SCHSES-mean(data$SCHSES, na.rm=TRUE)

#model ////
conditional <- lmer(READING~ TIME + SCHSES_cen + SCHTYPE  +GENDER +AGE_cen  +(1+TIME|CITY_ID)+(1|CITY_ID:YEAR)+(1|CITY_ID:YEAR:SCH_ID), data=data,REML = FALSE, control=lmerControl(optimizer="bobyqa", optCtrl=list(maxfun=1e5)))
summary(conditional)