模型擬合：glm vs glmmPQL

我正在擬合關於缺席數據的模型，我想檢查隨機因素是否顯着。要做到這一點，我們應該將glmm與glm進行比較，並檢查LR檢驗哪一個最重要，如果我理解正確的話。模型擬合：glm vs glmmPQL

但是，如果我進行方差分析（glm，glmm），我得到了偏差表的分析，並沒有比較模型的輸出。

如何獲得我所需的輸出，從而比較兩種模型？

由於提前，公園

2013-04-02 Koentjes

某處你得到了錯誤的印象如何使用anova()這一點。在MASS包裝中使用glmmPQL()合適地低於re。 fe使用glm()從基部適合：

> anova(re,fe) 
#Error in anova.glmmPQL(re, fe) : 'anova' is not available for PQL fits

顯示該消息是anova.glmmPQL()創建的唯一原因。

看到這個線程進行驗證和含糊的解釋：

https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help/2002-July/022987.html

來源

2013-04-02 10:34:29 ndoogan

謝謝您的幫助。如果其他人會遇到這個問題，我解決了使用lme4軟件包並用我的模型執行lmer並將其與GLM進行比較。 lmer GLMM確實給出了AIC，因此可以用於通過AIC比較兩個模型。 – Koentjes

如果你相信AIC和邏輯模型。查看關於此主題的書籍，或者至少閱讀http://stats.stackexchange.com/questions/4997/can-aic-compare-across-different-types-of-model和http://stats.stackexchange.com/。問題/ 3984 /理解-AIC-和施瓦茨的判斷標準;或在http://tolstoy.newcastle.edu.au/R/help/05/04/2608.html –

@ user2028748輸出主音。我注意到在一些線程中，有人擔心'glm（）'和'lmer（）'之間的可能性公式可能不同。你遇到過嗎？如果是這樣，你有沒有找到解決辦法？ – ndoogan

模型擬合：glm vs glmmPQL

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