我正在尝试使用glmer()
和dredge()
在Poisson混合效果模型上运行变量选择。由于几个变量是共线的,我使用dredge
的子集函数来避免相关变量。但是,要有效地使用dredge()
,需要有一个包含所有术语的完整模型 - 这可能导致完整模型缺乏排名。
[2016年2月15日编辑]为了给出一个可重复的例子,让我们生成一个随机数据集:
dfdat<-data.frame(replicate(6, round(rnorm(6),2)))
dfdat$group<-factor(sample(1:2,nrow(dfdat),replace=T))
dfdat$Y<-rpois(nrow(dfdat),10)+rpois(nrow(dfdat),as.numeric(dfdat$group))
dfdat
X1 X2 X3 X4 X5 X6 group Y
1 -0.88 0.05 1.33 -1.51 0.61 -0.09 2 8
2 -0.12 -0.57 0.05 -1.12 0.60 -0.41 1 7
3 0.14 -0.97 -1.04 0.40 0.87 0.27 1 9
4 -1.04 -0.26 -1.33 0.77 -1.84 1.67 1 11
5 -1.06 1.10 -0.09 0.50 -2.62 2.15 1 10
6 -1.74 -0.61 0.72 -0.29 -0.30 -0.93 1 8
尝试使用所有6个术语运行模型不起作用,因为模型缺乏排名:
#library(MuMIn) # not run
#library(lme4) # not run
vars<-names(dfdat)[1:6]
form<-formula(paste0('Y~',paste0(vars,collapse='+'),'+(1|group)'))
fmod<-glmer(form,data=dfdat,family='poisson')
fixed-effect model matrix is rank deficient so dropping 1 column / coefficient
Error: pwrssUpdate did not converge in (maxit) iterations
在dredge
上使用fmod
会导致glmer
被忽略的一个变量被排除在外。
解决方案,suggested here似乎1.运行一个收敛的模型,2.trick通过改变融合模型中的公式来挖掘考虑完整的变量列表。
## full model is rank deficient, so use smaller subset
vars.red<-vars[1:3]
form.red<-formula(paste0('Y~',paste0(vars.red,collapse='+'),'+(1|group)'))
fmod.red<-glmer(form.red,data=dfdat,family='poisson')
这个新模型fmod.red
收敛,但只包括变量X1,X2和X3。
现在到了“欺骗挖泥船”部分。上面链接的页面上提出的解决方案与glmer
不一样,因为mermod
的结构与gamms不同。所以我试着用:
fom.red@call$formula<-form
其中form
包含我的所有协变量(将被子集化)。
这不起作用,但是使用框架元素中的公式,正如下面的卡米尔·巴托恩所建议的那样,确实有效:
# replace formula in the frame element of fmod.red
attr(fmod.red@frame,"formula")<-form
# check
formula(fmod.red)
# now apply dredge function with covariates
# exclude variable combinations (randomly chosen for the sake of example)
sexpr<-expression(!((X1 && X3) || (X1&&X6) || (X4 && X6) || (X4 && X5)))
# run dredge()
options(na.action = na.fail)
ms<-dredge(fmod.red,subset=sexpr)
虽然ms
似乎包含所有变量,但如下所示:
names(ms)
[1] "(Intercept)" "X1" "X2" "X3" "X4" "X5" "X6"
[8] "df" "logLik" "AICc" "delta" "weight"
从未实际包含新变量(X4,X5,X6)(无处不在的NA):
summary(ms)
(Intercept) X1 X2 X3 X4 X5 X6
Min. :2.407 Min. :0.09698 Min. :-0.4026 Min. :-0.42078 + : 0 + : 0 + : 0
1st Qu.:2.443 1st Qu.:0.22688 1st Qu.:-0.3204 1st Qu.:-0.35303 NA's:26 NA's:26 NA's:26
Median :2.474 Median :0.27361 Median :-0.2980 Median :-0.22444
Mean :2.535 Mean :0.27539 Mean :-0.3059 Mean :-0.23517
3rd Qu.:2.515 3rd Qu.:0.32357 3rd Qu.:-0.2718 3rd Qu.:-0.17472
Max. :3.009 Max. :0.45664 Max. :-0.2177 Max. : 0.08802
NA's :20 NA's :13 NA's :16
发生了什么事?
答案 0 :(得分:1)
在"merMod"
个对象中,首先在attr(<object>@frame, "formula")
处查找公式(请参阅getS3method("formula", "merMod")
的功能代码)。因此,在call元素中替换它无效,可以使用formula()
或getAllTerms()
进行测试。替换"formula"
的{{1}}属性。
修改:事实证明它不容易欺骗@frame
,因为它也会查看dredge
(或coef
case)建造桌子时。要解决这个问题,首先要生成调用fixef
uate,然后使用eval
构建表格:
model.sel