Question

我正在使用R中的序数包中的clmm函数，以便将累积混合模型拟合到我的数据中。它工作正常，直到我试图获得预测的概率。通过指定se.fit = TRUE和interval = TRUE，我无法获得SE或置信区间。它看起来像这样：

mod1<-clmm2(response~X0+X1+X2+X3+X4+X5+X7+X0*X2*X3+X2*X3*X4+X0:X4, random=X6, 
                      data=df,link ="logistic", threshold ="flexible", 
                      Hess=TRUE, nAGQ=7)

正如你可以看到那里有一堆互动（都很重要）。我试图为我的问题创建一个虚拟数据集，以便可重现，但clmm无法通过更简单的数据集实现收敛。我采用了包序序中包含的葡萄酒数据集，并使用公式进行了一些修改以模仿我自己（我认为它没有任何意义）：

library(ordinal)
data(wine)
fm1 <- clmm2(rating ~ temp + contact+bottle+temp:contact:bottle+temp:contact+ temp:bottle+bottle:contact,random=judge, data=wine,link ="logistic", threshold ="flexible", 
         Hess=TRUE, nAGQ=7)

head(do.call("cbind", predict(fm1, se.fit=TRUE, interval=TRUE)))

然后我收到了这个错误：

Error in head(do.call("cbind", predict(fm1, se.fit = TRUE, interval = TRUE))) : 
 error in evaluating the argument 'x' in selecting a method for function 'head' : Erreur dans do.call("cbind", predict(fm1, se.fit = TRUE, interval = TRUE)) : second argument must be a list

我的猜测是，在这种情况下，预测甚至不会计算SE和IC。有人知道为什么吗？反正有没有获得这些价值观？

非常感谢！

Answer 1

clmm2对象的预测方法不提供std-errors。请参阅其帮助页面。在处理混合效果模型时，这与R包作者的惯常做法一致。

无法使用序数包中的clmm2获得se.fit和置信区间

1 个答案: