Какой статистический метод использовать в многомерных данных об изобилии со случайными эффектами?

Question

Я работаю с многомерными данными со случайными эффектами.
Моя гипотеза такова: D влияет на A1 и A2, где A1 и A2 - двоичные данные, а D - непрерывная переменная.
У меня также есть случайный эффект R, который является переменной фактора.

Так что моя модель будет выглядеть примерно так: A1andA2~D, random=1=~1|R

Я пытался использовать функцию manyglm в пакете mvabund, но она не может справиться со случайными эффектами. Или я могу использовать lme4, но он не может работать с многомерными данными.

Я могу преобразовать свои многомерные данные в 4-уровневую факторную переменную, но я не нашел способа использовать не двоичные, а факторные данные в качестве ответной переменной. Я также могу преобразовать непрерывную D в факторную переменную.

Есть ли у вас какие-либо советы о том, что использовать в этой ситуации?

Answer 1

Во-первых, я знаю, что это должен быть комментарий, а не полный ответ, но я пока не могу комментировать, и подумал, что вы все равно можете оценить указатель.

Вы сможете анализировать свои данные с помощью пакета MCMCglmm R. (см. Здесь введение) , поскольку он может обрабатывать смешанные модели с многовариантными данными ответов.