Проверка на избыточную дисперсию (df и остаточное отклонение) в модели glmmPQL? - PullRequest
Новая
       71

Проверка на избыточную дисперсию (df и остаточное отклонение) в модели glmmPQL?

0 голосов
/ 27 марта 2020

У меня есть модель: 

glmmPQL(H~Gender,random=~1|Owner/num,family=gaussian,data=M1)

, которая производит вывод: 

Linear mixed-effects model fit by maximum likelihood
 Data: M1 
  AIC BIC logLik
   NA  NA     NA

Random effects:
 Formula: ~1 | Owner
        (Intercept)
StdDev:   0.1731943

 Formula: ~1 | num %in% Owner
        (Intercept)  Residual
StdDev:   0.4192885 0.1607884

Variance function:
 Structure: fixed weights
 Formula: ~invwt 
Fixed effects: H ~ Gender 
                 Value Std.Error DF   t-value p-value
(Intercept)  1.2220032 0.1011786 90 12.077682  0.0000
GenderM     -0.2062403 0.1430882  8 -1.441351  0.1875
 Correlation: 
        (Intr)
GenderM -0.707

Standardized Within-Group Residuals:
        Min          Q1         Med          Q3         Max 
-0.80403983 -0.19191591  0.03297258  0.24435902  0.81201141 

Number of Observations: 100
Number of Groups: 
         Owner num %in% Owner 
            10            100

Я использовал glmmPQL (), потому что lmer () не позволил бы мне код для вложенного эксперимента дизайн, давая мне «Ошибка: количество уровней каждого фактора группировки должно быть <количество наблюдений» (несмотря на то, что мой набор данных имеет 100 баллов (n_Owner = 10, n_num = 10). </p>

Я пытаюсь чтобы определить, является ли эта модель перерассеянной, предложив использовать гамма-связь (мои данные непрерывны и> 0), но я не вижу хорошего вывода остаточного отклонения и степеней свободы, чтобы определить это. Должен ли я искать на остаточном StDev (0,16, что кажется слишком низким), или это что-то еще?

Спасибо.

...