Question

我试图将GLMM与不同温度下不同地区的鱼类幼虫的体型（体长）数据拟合。每个区域 - 温度组合具有至少10个个体和多达30个个体的测量值。有关数据是在生命的前30天收集的，在此期间，生长不是完全线性的。原始数据看起来像是逻辑（S形）曲线的下半部分。

我正在使用lme4和我想要的模型，如下所示：

length.mod1<-glmer(length~region+treatment+day+region*treatment+
  region*day+treatment*day+region*treatment*day+(1|aquarium)+(1|tub),
  data=lengthdata, family=logit)

我还指定了如下因素：

region<-factor(lengthdata$region)
day<-factor(lengthdata$day)
treatment<-lengthdata$treatment
length<-lengthdata$length

当我运行模型时，我得到以下错误，如下所示：

qlogis（p）中的错误：参数＆＃34; p＆＃34;缺少，没有默认

我已经尝试了Google，此论坛以及lme4的文档，并且未找到任何对此错误的引用。我知道它与使用family参数为数据指定的分布有关，但我不确定究竟是什么。

数据可在此处获取：length data

非常感谢任何建议。

Answer 1

家庭电话有两个部分。一个是响应的概率分布（例如二项式，泊松，......），另一个是链接函数，它将响应与线性预测器联系起来。

family中的glmer()参数（如glm()）非常灵活。引用?glm，

对于glm，这可以是一个命名一个族函数的字符串，a 家庭功能或家庭功能呼叫的结果。

?family为我们提供了有效的系列和相应的链接功能。因此，对于具有logit链接功能的二项式族，binomial(link = logit)，binomial(link = 'logit')和'binomial'都是有效系列规范的示例。最后一个是有效的，因为默认情况下，链接函数是规范链接，即。 logit链接。在您的示例中，您（我认为）意味着指定链接函数，但R需要概率分布。

检查系列的代码是：

if (is.character(family)) 
    family <- get(family, mode = "function", envir = parent.frame(2))
if (is.function(family)) 
    family <- family()

错误指定家庭的典型错误如下：

library(lme4)
library(boot)
f1 <- cbind(incidence, size - incidence) ~ period + (1|herd)
m1 <- glmer(f1, data = cbpp, family = 'foo')
##Error in get(family, mode = "function", envir = parent.frame(2)) : 
##  object 'foo' of mode 'function' was not found

在您的情况下，logit是由boot导入的函数（并且不是有效的系列对象），因此在出错之前到达第四行（因为logit需要至少一个论点，并没有得到一个）。一个正确的家庭规范是：

m1 <- glmer(f1, data = cbpp, family = binomial(link = 'logit'))

另一个注意事项：如果您尝试在模型中指定互动，a*b是a + b + a:b的简写，其中a:b是互动字词。如果我正确地阅读它，你只需要region*treatment*day，它将扩展到包括所有简单的效果和交互。其他条款是多余的。

另一个注意事项：如果你的结果是长度，那么逻辑回归可能并不完全合适（虽然长度没有进入你的csv，所以我无法确定）。 Logistic回归意味着响应的范围在0和1之间，响应是结果的概率，例如。如上所述，CBPP案例在一段时间内的比例。您是否考虑过非线性回归（橙树生长的例子here和here）？

带有logit族的lme4中的qlogis（p）出错

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