这样是可以的，比如，还是上面的例子，我用了random=c+D~1|X
结果为
Random effects:
Formula: list(c ~ 1, D ~ 1)
Level: M
Structure: General positive-definite, Log-Cholesky parametrization
         StdDev    Corr
c        0.1218226 c   
D        4.5736098 -1  
Residual 0.4138127     
我就在人大旁边，是一个研究所的研究生，现在在学习nlme的使用。周围没有人会，没人交流，有时候很无助啊。 或许我对混合效应的理解有问题，有两点不明白，希望您能不吝赐教啊。有机会请您吃饭。已加为好友。
我的问题在 这里
StdDev    Corr
c        0.1218226 c   
D        4.5736098 -1

所有的文献提到混合效应都是用这种表示的
Yi=a+b*Xi+c*log10(sqrt(Rij^2+D^2))+e*Fnij+f*Frij+ηi+εij  ( ηi是对组与组之间的变化，,εij 是组内的变化
按照我的理解，混合效应的随机效应是将c看做（c+ci)，D看做（D+Di)其中ci和Di是以0为均值，σ为方差的随机正态分布,ηi就是ci和Di的一种提取，但是ηi的标准差是多少啊。c，D对应的StdDev分别是0.12和4.57，ηi的标准差是sqrt(0.12^2+4.57^2)吗？还是我的理解有问题？
  还有就是Corr 好像是c和D的相关系数，值为-1代表什么意思呢这个和用random=c+D~1|X表达有关系吗？

希望懂混合效应模型或者使用过nlme的朋友帮帮忙，不胜感激

请大师给予热心讲解和帮助，如有打扰请见谅，实在是找不到人交流求助

我也是刚刚接触，大伙也给与了很多帮助，特别是我加入的好友---epoh,qoiqpwqr等。
我是设置不同randon=c+d~1,random=c+d+e~1,等等，
看AIC是否明显下降和残差的分布情况
AIC      BIC   logLik
  932.01 948.5315 -460.005

你可以把数据和程序和结果传上来，让大家来讨论，我刚刚学，也有好多不懂得

是的，这样设置，然后可以看这个结果
StdDev    Corr
c        0.1218226 c   
D        4.5736098 -1
假如标准差非常接近与0，这这个随机效应是可以去掉的，结合您提到的AIC，BIC检验选择模型。
选择C和D有随机效应之后，结果表明没有一个是可以去掉的。我遇到的问题就该如何根据这个结果把下面公式里的ηi表示出来，
Yi=a+b*Xi+c*log10(sqrt(Rij^2+D^2))+e*Fnij+f*Frij+ηi+εij  
谢谢帮忙，顺便@了你提到的两位大神，希望他们能现身啊