Я пытаюсь проанализировать некоторые данные о поведении, используя R. Моя зависимая переменная является непрерывной переменной, которая близко соответствует логнормальному распределению? Каким должен быть идеальный способ выполнить GLMM для этих данных?
Я попробовал пакет lme4, используя следующий код. Хотя я не знаю, правильно ли это (где-то читайте в блоге)
mod1<-glmer (time~ A+B+A*B+ (1|Fish), data=df1, family = Gamma(link = "log"))
матрица модели с фиксированным эффектом имеет недостаток ранга, поэтому отбрасывание 12 столбцов / коэффициентов
Предупреждающее сообщение:
В checkConv (attr (opt, «производные»), opt $ par, ctrl = control $ checkConv,:
Модель не смогла сходиться с max | grad | = 0,0160032 (толь = 0,001, компонент 1)
ss <- getME(mod1,c("theta","fixef"))
mod1.1 <- update(mod1,start=ss)
Я пытался использовать glmmPQL в MASS пакете, но я получаю сообщение об ошибке:
итерация 1
Ошибка в getGroups.data.frame (dataMix, groups):
неверная формула для групп