Question

我正在使用lme4包来使用二元响应运行比例数据的广义线性混合模型。我的治疗样本量不均等，并且出现以下错误，我理解这是因为我的样本量不等：

model.frame.default出错（data = POL3，drop.unused.levels = TRUE，公式= X2~：变量长度不同（找到＆＃39; Trtmt＆＃39;）

以下是导致错误的代码：

#Excluding NA from the data set
POL3<-na.exclude(POL)
#Indicating the binary response
X2<-cbind(POL3$CHSd, POL3$TotSd-POL3$CHSd)
#Running the model
MMCHS4<-glmer(X2~Trtmt+(1|BSD)+(1|Hgt), family=binomial, data=POL3)

我已经读过lme4可以处理不平衡的样本，但无法解决这个问题。

Answer 1

没有可重复的示例，无法确定，但您可能需要确保Trtmt变量包含在POL3中（即，没有Trtmt glmer(CHSd/TotSd~Trtmt+(1|BSD)+(1|Hgt), weights=TotSd, family=binomial, na.action=na.exclude, data=POL)变量位于全局工作空间中。）

我可能会以这种方式实现模型：

nav li:hover {
    border-bottom: 1px solid orange;
    padding-bottom: 3px;
    animation-name: navhover;
    animation-duration: 3.3s;
}

@-webkit-keyframes navhover {
1% { 
    opacity: 0;
}

100% { 
    opacity: 1;
}

}

使用lme4 glmer函数进行不平衡处理比较会导致可变长度误差

1 个答案: