Как запустить обобщенную линейную смешанную модель (GLMM) с несколькими случайными факторами? - PullRequest
Новая
       16

Как запустить обобщенную линейную смешанную модель (GLMM) с несколькими случайными факторами?

0 голосов
/ 21 апреля 2019

Я хотел бы запустить GLMM с несколькими случайными факторами, используя функцию glmer в пакете lme4.

У меня есть набор данных по морскому мусору, как это:

  • count density: числовой
  • year: категориальный, два уровня
  • round: категориальный (каждый год имеет шесть раундов, поэтому раунд вложен в год)
  • monitoring site: категориальный (данные измеряются на каждом участке мониторинга 6 раз в год, поэтому раунд пересекается с местом мониторинга)
  • waters: категориальный (каждая вода имеет несколько разных участков, поэтому место мониторинга находится в водах)
  • material: категорический

Я хотел бы знать, существенно ли различаются плотности счета морского мусора между годами, раундами, водами и материалами. Поэтому я вставил это: 

glmm<-glmer(count density~material*(1|year/round)*(1|waters/monitoring sites),family=Poisson)

Не могли бы вы дать мне знать, если моя формула верна?

И я ничего не могу получить от модели, как я набрал: 

glmm

Он сказал:

Ошибка: объект 'glmm' не найден

Так, как правильно использовать glmer?

1 Ответ

0 голосов
/ 21 апреля 2019

По крайней мере (если имена ваших переменных действительно содержат пробелы, что, как правило, является плохой идеей, см., Например, этот вопрос ), вам следует попробовать: 

glmm <- glmer(`count density` ~ material+(1|year/round)+
              (1|waters/`monitoring sites`), 
              family=poisson)

Такжеобратите внимание, что year не будет работать как случайный эффект, потому что он имеет только два уровня (трудно оценить дисперсию только из двух наблюдений: см., например, эти симуляции ), поэтому, возможно, 

glmm <- glmer(`count density` ~ material+year+(1|year:round)+
               (1|waters/`monitoring sites`), 
              family=poisson)

будет лучше.

...