Я работаю с пакетом lme4, чтобы написать модель смешанных эффектов.Я нашел пакет glmmLasso и подумал, что попробую сделать несколько сравнений.Реальные данные, которые у меня есть, содержат столбец «Общее количество испытаний и успехов», а также некоторые фиксированные и случайные эффекты.
Я изо всех сил пытаюсь использовать функцию glmmLasso только для базового случая только одного фиксированного эффекта и никаких случайных эффектов.Данные являются частными, поэтому имитировали некоторые случайные числа, чтобы выделить полученную ошибку.Любой совет будет полезен!:)
# fake data, to capture error for minimal e.g.
set.seed(1)
N <- 50
dt <- data.frame(total = as.integer(round(rnorm(50, 100, 10), 0)))
dt$success <- as.integer(round(dt$total * rbeta(N, 20, 160), 0))
dt$x <- runif(N, 0, 1)
plot(dt$x, dt$success/dt$total)
# using glm structure, works ok
glm_mod <- glm(cbind(success, total-success) ~ x, data=dt, family=binomial())
summary(glm_mod)
# In my real data I want to build a mixed effects model, been using glmer
# but wanted to see how it compares with one with fixed effects regularisation
# From documentation looks like its structured similar to glm, but can't get a
# basic model to work for binomial family
library(glmmLasso)
las_mod <- glmmLasso(cbind(success, total-success) ~ x, rnd=NULL,
data=dt, family=binomial(), lambda=1)
# in details, it accepts a two column integer matrix of success and failures
?binomial