Установка приоров в MCMCglmm в модели с несколькими ответами - PullRequest
Новая
       76

Установка приоров в MCMCglmm в модели с несколькими ответами

0 голосов
/ 12 декабря 2018

Мне нужно создать multiple regression model, чтобы оценить потенциальную «защиту», которую растение дало бы их размеру и генетическому семейству.Я попытался использовать MCMCglmm для корректировки этой модели.

У меня есть данные относительно трех защитных признаков (HCN, DT и NEF) от растений на экспериментальном участке в поле.

HCN -> cyanide content (mg of HCN per g of tissue)

DT -> trichome density (trichomes per mm2)

NEF -> sugar content in extrafloral nectar in mg

Я также измерял размерные признаки на тех же самых растениях, когда измерял защитные черты.Размерными признаками являются базальный диаметр (DB) и высота растения (Alt).Я хочу попробовать сделать модель с каждым из них и выбрать ту, которая подходит лучше.

Я настроил полную модель: 

cbind(HCN,DT,NEF) ~ trait:DB + trait:Fam -1, random = ~ us(trait):Cuadro, 
rcov=~ us(trait):units,family = rep("gaussian", 2), prior=priors, nitt = 60000, 
burnin = 10000, thin=50, data = Base

  • Я использую trait:Fam и trait:DB потому что я хочу иметь разные наклоны регрессии для генетического семейства.

  • Я также добавляю -1 в формулу, чтобы пропустить общий перехват.

  • Для случайного использования я использую us(trait):Cuadro, потому что допускает ковариацию по признакам для семейства.

  • Я использую гауссиан для трех defense переменных.

Когда я запускаю модель, я использую априоры, предложенные в Hadfield 2010 

priors <- list(R = list(V = diag(2)/3, n = 2), G = list(G1 = list(
               V = diag(2)/3, n = 2), G2 = list(V = diag(2)/3, n = 2)))

Но я получаю ошибку, указав неверное числоСтруктуры G, и я не знаю, как настроить предыдущую модель с тремя переменными ответа.

...