Почему дисперсионно-ковариационная матрица `glmer` в R не является симметричной c? - PullRequest
Новая
       71

Почему дисперсионно-ковариационная матрица `glmer` в R не является симметричной c?

2 голосов
/ 02 апреля 2020

Я не понимаю, как дисперсионно-ковариационная матрица не может быть симметричной c. Это из-за способа округления чисел?

Если мы возьмем пример, представленный в пакете merDeriv, чтобы получить полную матрицу дисперсии-ковариации (фиксированные и случайные параметры): 

lme4fit <- glmer(corr ~ jmeth + (1 | item), data = finance,
                  family = binomial, nAGQ = 20)
 # variance covariance matrix for all parameters
 nnn=vcov(lme4fit, full = TRUE, ranpar = "var")
 isSymmetric(nnn)
[1] FALSE

Проблема в том, что я использую матрицу дисперсии-ковариации, полученную в glmer и merDeriv в rtmvnorm (функция для генерации чисел из многомерного нормального распределения) для моделирования Монте-Карло. Однако у меня есть ошибки в следующем, потому что матрица дисперсии-ковариации никогда не проходит тест 

checkSymmetricPositiveDefinite(H, name = "H")

, включенный в функцию rtmvnorm для сигмы (ковариационная матрица, используемая для генерации случайных чисел).

Что мне делать?

...