我想估计一个多级有序逻辑模型，然后访问模型矩阵。从V1运行简化示例时：
?clmm我收到错误消息library("ordinal")
mod1 <- clmm(SURENESS ~ PROD + (1|RESP), data = soup)
model.matrix(mod1)
。从其他软件包中我预计，设置参数如Error in eval(predvars, data, env) : object 'SURENESS' not found的数据也会导出到估计模型中，但是这里所有相关参数似乎都默认相应地设置。我是否遗漏了model = TRUE中的一些参数或元素（我浏览了mod1但未找到模型矩阵。
奇怪的是，如果我设置一个随机data.frame，它可以工作：
attributes(mod1)那么set.seed(123)
df <- data.frame(y = factor(sample(c("A", "B", "C"), size = 1000, replace = TRUE), ordered = TRUE),
x = rnorm(1000),
id = factor(rep(1:10, each = 100)))
mod2 <- clmm(y ~ 1 + x + (1|id), data = df)
model.matrix(mod2)
和mod1之间的区别是什么？我如何从mod2获得一个model.matrix？