如何运行具有多个随机因素的广义线性混合模型（GLMM）？

Question

我想使用软件包glmer中的函数lme4运行具有多个随机因素的GLMM。

我有一个有关海洋垃圾的数据集，如下所示：

• count density：数字
• year：绝对两级
• round：绝对（每年都有自己的六个回合，所以回合是-嵌套在年份中）
• monitoring site：分类的（每年在每个监视站点上测量数据6次，因此与监视站点交叉比较）
• waters：绝对类别（每个水域都有几个不同的站点，因此监视站点嵌套在水域中）
• material：绝对

我想知道海洋碎片的密度在年份，轮次，水域和材料之间/之间是否存在显着差异。所以我输入了这个：

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

请问我的公式是否正确？

就像我键入的那样，我无法从模型中得到任何东西

glmm

它说：

  

错误：找不到对象'glmm'

那么使用glmer的正确方法是什么？

Answer 1

至少（如果您的变量名中确实有空格，这通常是个坏主意，请参见例如this question），您应该尝试：

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

还请注意，year不能作为随机效果很好地工作，因为它只有两个级别（很难仅从两个观察值来估计方差：例如参见these simulations），所以也许< / p>

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

会更好。