Я хочу оценить аддитивную генетическую дисперсию и наследуемость признака, используя "модель животного" .
Я использую пакет MCMCglmm в R и мои данные, эта черта измеряется как пропорция : пропорция мух выжила из 25.
Я новичок в пакете MCMCglmm и привык к lme4. В lme4 вы бы смоделировали его как cbind (успех, неудача), я думаю:
m1<- glm(cbind(fly_survival, 25-fly_survival)~.....family= binomial)
Вопрос: Что будет эквивалентом MCMCglmm для этого этого? Я пробовал следующее:
prior<-list(R=list(V=1e-10,nu=-1),G=list(G1=list(V=1,nu=1,alpha.mu=0,alpha.V=25^2)))
d$failure<-25-d$number_emerged_flies
m<-MCMCglmm(cbind(number_emerged_flies,failure)~1, random=~animal,
pedigree=ped.d,
data=d,
family="multinomial2",
prior=prior)
Эта модель работает, однако она говорит:
[snip]
MCMC iteration = 0
Acceptance ratio for liability set 1 = 0.000558
MCMC iteration = 1000
Acceptance ratio for liability set 1 = 0.448147
MCMC iteration = 2000
Я не уверен, что это значит точно, и может ли модель быть улучшена.
Мне также было интересно:
- Является ли этот метод, семейство должно быть установлено на "multinomial2" для моделирования данных о пропорции, лучший способ?
- что было быхороший (неинформативный) предыдущий?
- Я видел, что некоторые люди устанавливают случайное число и остатки "~ нас (черта): животное" и ~ нас (черта): единицы? или "~ idh". Может быть, глупо, но я не совсем понял, когда и как их следует использовать. Когда я запускаю ту же модель, добавляя «нас (черта), но модель не запускается, и говорит:« контрасты могут применяться только к факторам с 2 или более уровнями »