Я настраиваю модель смешанных эффектов для двоичного результата с несколькими двоичными предикторами, а также момент времени. У каждого субъекта есть данные как минимум для одного или целых трех временных точек. Данные выглядят примерно так, но длиннее:
df <- read.table(text="subject,drug1,drug2,drug3,timepoint,readmit
subj1,1,0,0,time1,1
subj2,0,1,1,time1,0
subj3,1,1,0,time1,1
subj4,0,0,0,time1,0
subj5,0,0,1,time1,0
subj1,1,1,0,time2,1
subj3,1,0,1,time2,0
subj1,0,1,0,time3,0", sep=",", header=TRUE)
## > df
## subject drug1 drug2 drug3 timepoint readmit
## 1 subj1 1 0 0 time1 1
## 2 subj2 0 1 1 time1 0
## 3 subj3 1 1 0 time1 1
## 4 subj4 0 0 0 time1 0
## 5 subj5 0 0 1 time1 0
## 6 subj1 1 1 0 time2 1
## 7 subj3 1 0 1 time2 0
## 8 subj1 0 1 0 time3 0
Таким образом, испытуемые могут получить любую комбинацию трех препаратов. За ними следят в течение 90 дней, чтобы узнать, были ли они повторно приняты (readmit = 1). Если да, то в следующий момент у них будет еще одна запись. У меня вопрос о том, как включить timepoint в смешанную модель. Модель, которую я планировал построить, имеет 3 препарата как фиксированные эффекты вместе со временем и случайный перехват для объекта:
glmer(readmit ~ drug1 + drug2 + drug3 + timepoint + (1|subject), data=df,
family=binomial, control=glmerControl(optimizer = "bobyqa")
Мой вопрос: как заданы временные точки в моделях смешанных эффектов, связанных с повторяющимися измерениями ? Должен ли он быть добавлен как случайный наклон? Будем признательны за любые рекомендации - я новичок в смешанных моделях, подобных этой.