私はRで一般化された線形混合モデルを当てはめようとしています.私は大きな血統と遺伝子型のデータを持っています. 私はこれを試しました：
m1 <- lmer(Final_sx~(1 | ID)+cohort2+cohort3+cohort4+sex,
data=solar_new_phen,family=poisson)
そして、それは私にメッセージを与えました：
変量効果のグループ化因子の水準 数は、観測数 n に等しい
ほとんどのチュートリアルで、人々が ID をクラスタリング変数として使用しているのを見てきました。kinship パッケージでも lmekin 関数でも、次のようになります。
rand.eff=formula(paste("~1|",sub.ID))
fit <- try(lmekin(fixed=fix.eff,data=x,random = rand.eff,varlist=list(kmat)))
ランダム効果として個人 ID または家族 ID を使用する必要がありますか? 私は混乱しています。私には家系図があり、Family ID をクラスタリング変数として使用する必要があると思います。誰かがランダム効果についてほとんど説明せずに私を導くことができれば、それは素晴らしいことです.