glmmTMB несколько уровней иерархии для случайных эффектов

Question

Можно ли получить вектор параметров случайных эффектов (т. Е. Слагаемых дисперсии), используя glmmTMB, предполагая несколько уровней иерархии? Например, меня интересует получение дисперсии для каждой страты в каждом году (вектор дисперсий длины # страты х # лет = 25 в этом MWE). Тогда в каждом году и слоях станции будут случайными выборками из нормального распределения со средним 0 и оцененным параметром дисперсии. Я предоставил модель, которая не делает то, что я хочу, но, возможно, логически похожа?

Идея будет такой: station_ {stratum, year} ~ N (0, sigma ^ 2_ {stratum, year})

Создать некоторые данные

require(glmmTMB)

strata <- letters[1:5]
stations <- 1:60
years <- 2010:2014
count <- rnbinom(300,mu=20,size=1.2)

dat <- data.frame("Year"=rep(years, each=60),
              "Strata"=rep(rep(strata,each=12),times=5),
              "Stations"=rep(stations,times=5),
              "Count"=count)

dat[, c("Year","Stations")] <- lapply(dat[, c("Year","Stations")], 
  as.factor)

Подходят для модели

fit_pois <- glmmTMB(Count ~ (1|Year/Stratum/Station),
          data=dat,
          family=poisson)