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これはうまくいきます：

fit.mc1 <-MCMCglmm(bull~1,random=~school,data=dt1,family="categorical",
prior=list(R=list(V=1, fix=1), G=list(G1=list(V=1, nu=0))), slice=T)

これもそうです：

fit.glmer <- glmer(bull~(1|school),data=dt1,family=binomial)

しかし今、私はパッケージを操作しようとしていますがglmmadmb、これは機能しません:

fit.mc12 <- glmmadmb(bull~1+(1|school), data=dt1, family="binomial", 
mcmc=TRUE, mcmc.opts=mcmcControl(mcmc=50000))

次のエラーが生成されます。

Error in glmmadmb(bull~ 1 + (1 | school), data = dt1, family = "binomial", : 
The function maximizer failed (couldn't find STD file)
In addition: Warning message:
running command '<snip>\cmd.exe <snip>\glmmadmb.exe" -maxfn 500 -maxph 5 
-noinit -shess -mcmc 5000 -mcsave 5 -mcmult 1' had status 1
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うーん。再現可能な例の可能性はありますか...?

次の単純なシミュレートされたケースは機能しているように見えます ( glmmADMBwithmcmcは-- よりもはるかに遅いですMCMCglmmが、実際にはまだ終了していませんが、文句を言わずに頑張っているようです)。

この種の単純なケースでは、glmmADMBが支配的であると思われMCMCglmmますが、反ベイジアン審判を扱っている場合には役立つ可能性があります ...

nschool <- 20
nrep <- 20
dt1 <- expand.grid(school=LETTERS[1:nschool],rep=seq(nrep))
set.seed(101)
u.school <- rnorm(nrep)
dt1$eta <- u.school[dt1$school]
dt1$bull <- rbinom(nrow(dt1),size=1,prob=plogis(dt1$eta))

library(MCMCglmm)
fit.mc1 <-MCMCglmm(bull~1,random=~school,data=dt1,family="categorical",
                   prior=list(R=list(V=1, fix=1), G=list(G1=list(V=1, nu=0))),
                   slice=TRUE)

library(lme4)
fit.glmer <- glmer(bull~(1|school),data=dt1,family=binomial)

library(glmmADMB)
fit.mc12 <- glmmadmb(bull~1+(1|school), data=dt1, family="binomial", 
                     mcmc=TRUE, mcmc.opts=mcmcControl(mcmc=50000))
于 2012-06-23T21:14:32.040 に答える