以指定用作GLMM或隨機效應LME

我試圖適應R.我有很大的血統和基因型數據廣義線性混合模型系列ID。我嘗試這樣做：以指定用作GLMM或隨機效應LME

m1 <- lmer(Final_sx~(1 | ID)+cohort2+cohort3+cohort4+sex, 
      data=solar_new_phen,family=poisson)

它給我留言：

的隨機效果的聚合因子的水平數是等於爲n，觀測的數量

我在大多數教程中看到人們使用ID作爲聚類變量。在親情包，以及在lmekin功能是這樣的：

rand.eff=formula(paste("~1|",sub.ID)) 
fit <- try(lmekin(fixed=fix.eff,data=x,random = rand.eff,varlist=list(kmat)))

我應該使用單獨的ID或家庭ID作爲隨機效應？我很困惑。我有家譜，我想我應該使用Family ID作爲聚類變量。如果有人能夠引導我對關於隨機效應的小解釋，那將是很棒的。

來源

2012-07-24 user1388113

[此問題]（http://stats.stackexchange.com/q/18563/3601）在上交叉驗證是相關的並可能有所幫助。 – Aaron 2012-07-24 18:49:41

如果您想要爲家庭估算單獨的方差分量，那麼您應該可以使用公式的隨機效應部分的「家族ID」。如果您希望您的回答在家庭中相關，例如（可能會這樣），這是有道理的。如果每個人都有多次觀察，你可以（另外）包括一個可能與家庭水平隨機效應相關的個體水平隨機效應。它不會出現你做的。我會重新格式化你的問題，並問stats.stackexchange.com如果你的問題是更多的統計性質。 – lockedoff 2012-07-24 19:02:03

因爲你可能只有一行ID！爲此，您需要許多obs爲1 ID

來源

2014-08-07 15:31:47 KOKONUT

以指定用作GLMM或隨機效應LME

回答

相關問題