Omnibus ANOVA для регрессии со смешанными эффектами c с предельными коэффициентами в пакете GLMMadaptive - PullRequest
0 голосов
/ 28 февраля 2020

Хотелось бы узнать, возможно ли получить комплексный ANOVA для функции mixed_model() в пакете GLMMadpative. Это будет своего рода тест, предоставляемый функцией Anova(foo, type = 3) в пакете car, которая возвращает базовую c statisti c, указывающую, есть ли какие-либо различия между уровнями факторов.

Вот некоторые данные и анализы, взятые из справки для пакета GLMMadaptive

rm(list = ls())

library(GLMMadaptive)
# simulate some data
set.seed(123L)
n <- 500
K <- 15
t.max <- 25

betas <- c(-2.13, -0.25, 0.24, -0.05)
D <- matrix(0, 2, 2)
D[1:2, 1:2] <- c(0.48, -0.08, -0.08, 0.18)

times <- c(replicate(n, c(0, sort(runif(K-1, 0, t.max)))))
group <- sample(rep(0:1, each = n/2))
DF <- data.frame(year = times, group = factor(rep(group, each = K)))
X <- model.matrix(~ group * year, data = DF)
Z <- model.matrix(~ year, data = DF)

b <- cbind(rnorm(n, sd = sqrt(D[1, 1])), rnorm(n, sd = sqrt(D[2, 2])))
id <- rep(1:n, each = K)
eta.y <- as.vector(X %*% betas + rowSums(Z * b[id, ]))
DF$y <- rbinom(n * K, 1, plogis(eta.y))
DF$id <- factor(id)

################################################

fm1 <- mixed_model(fixed = y ~ year + group, random = ~ year | id, data = DF,
                   family = binomial())

Функция anova() в GLMMadaptive позволяет выполнять тесты отношения правдоподобия между моделями, но не позволяет Позволяет вам передать в нее единственную модель

anova(fm1)

# error message
Error in anova.MixMod(fm1) : 
  either argument 'object2' or argument 'L' needs to be specified.

Кто-нибудь знает методику внутри или за пределами пакета для расчета совокупного ANOVA для этих типов моделей?

Я могу получить тест омбибуса, использующий glmer(), но он дает предметно-специфичные c коэффициенты регрессии. В GLMMadaptive вы можете выбрать предельные коэффициенты (см. здесь ). Я хотел бы получить омнибус ANOVA F-тест, используя их.

...