使用clmm随机因素。输出？

Question

我有一个来自不同人群（Pop_ID）的树的数据集，我根据不同时刻（Score）的叶子衰老（Date）得分。 我想使用Gen_ID（基因型）作为随机因子的序数数据的混合模型。我使用序数包。

fit=clmm(Score~Date*Pop_ID+ (1|Gen_ID), data=subset)

以下是我的数据：

ID2 Gen_ID  Pop_Id    Country    Score Datum Date
1   2  FR213    FR2    France         2 23okt      1
2   4  PO148    PO2    Poland         3 23okt      1
3   5  FR218    FR6    France         2 23okt      1
4   6   NE91    NE4 The Netherlands   2 23okt      1
5   8   FR21    FR1    France         2 23okt      1
6   9    D68    DU2    Germany        2 23okt      1

我不明白clmm使用的不同选项，例如链接或阈值。

我也不确定如何阅读输出。我想做anova但我得到以下错误：

  

（函数（对象，...）中的错误：anova未实现   单个“clm”对象

Anova（fit）也给了我一个错误：

  

vcov.clm中的错误（object，method =“Cholesky”）：无法计算vcov：   Hessian不是肯定的

我想使用lsmeans，但我不知道如何

lsmeans(fit,~Datum2,mode="linear.predictor")

但是这给了我以下错误

  

vcov.clm中的错误（object，method =“Cholesky”）：无法计算vcov：   Hessian不是肯定的

我该如何解决这个问题？

您何时会在模型中使用Hess = T？

我很感激帮助。谢谢！