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累積混合モデルをデータに適合させるために、Rの序数パッケージのclmm関数を使用しています。予測された確率を取得しようとするまでは正常に機能しました。se.fit=TRUEおよびinterval=TRUEを指定しても、SEまたは信頼区間を取得できません。次のようになります。

mod1<-clmm2(response~X0+X1+X2+X3+X4+X5+X7+X0*X2*X3+X2*X3*X4+X0:X4, random=X6, 
                      data=df,link ="logistic", threshold ="flexible", 
                      Hess=TRUE, nAGQ=7)

ご覧のとおり、そこにはたくさんの相互作用があります（すべて重要です）。問題を再現できるようにダミーのデータセットを作成しようとしましたが、clmmはより単純なデータセットで収束を達成できません。パッケージ序数に含まれているワインデータセットを取得し、式を変更して自分のデータセットを模倣しました（ただし、意味がないと思います）。

library(ordinal)
data(wine)
fm1 <- clmm2(rating ~ temp + contact+bottle+temp:contact:bottle+temp:contact+ temp:bottle+bottle:contact,random=judge, data=wine,link ="logistic", threshold ="flexible", 
         Hess=TRUE, nAGQ=7)

head(do.call("cbind", predict(fm1, se.fit=TRUE, interval=TRUE)))

そして、私はこのエラーを受け取ります：

Error in head(do.call("cbind", predict(fm1, se.fit = TRUE, interval = TRUE))) : 
 error in evaluating the argument 'x' in selecting a method for function 'head' : Erreur dans do.call("cbind", predict(fm1, se.fit = TRUE, interval = TRUE)) : second argument must be a list

私の推測では、このような場合、predictはSEとICを計算しません。誰かがその理由を知っていますか？それらの値を取得する方法はありますか？

どうもありがとう！

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clmm2オブジェクトのpredictメソッドは、std-errorsを提供しません。ヘルプページを参照してください。これは、混合効果モデルを扱うときのRパッケージ作成者の通常の慣行と一致しています。

于 2013-02-22T22:38:44.873 に答える