多変量線形混合モデルを実行しようとしていますが、計算時間を短縮するためにリモート ワークステーションを使用する必要があります。
パーソナル コンピューター (R バージョン 2.15.1、lme4 バージョン 0.999999-0、64 ビット Unix) で lme4 から glmer() を実行すると、モデルが適切に実行されます。
削除ワークステーション (R バージョン 3.0.2、lme4 バージョン 1.0-6、64 ビット Linux) に切り替えると、モデルが実行されず、エラーと警告メッセージが表示されます。
Error in eval(expr, envir, enclos) : updateMu: Size mismatch
In addition: Warning message:
calling glmer() with family=gaussian (identity link) as a shortcut to lmer() is deprecated; please call lmer() directly
興味深いことに、従属変数のいずれかで lmer() を実行すると、モデルはエラーや警告なしで実行されます。
サンプルコードは次のとおりです。
library(lme4)
DV.1 <- rnorm(100,2,0.3)
DV.2 <- rnorm(100,5,2)
FE.1 <- sample(c(1:3),100,replace=TRUE)
FE.2 <- sample(c(1:2),100,replace=TRUE)
RE.1 <- rep(c(1:10),10)
df <- as.data.frame(cbind(DV.1,DV.2,FE.1,FE.2,RE.1))
glmer(cbind(DV.1,DV.2)~FE.1+FE.2+(1|RE.1),family=gaussian,data=df)
ここに私のパソコンからの出力があります：
> glmer(cbind(DV.1,DV.2)~FE.1+FE.2+(1|RE.1),family=gaussian,data=df)
Linear mixed model fit by REML
Formula: cbind(DV.1, DV.2) ~ FE.1 + FE.2 + (1 | RE.1)
Data: df
AIC BIC logLik deviance REMLdev
76.94 89.97 -33.47 53.66 66.94
Random effects:
Groups Name Variance Std.Dev.
RE.1 (Intercept) 0.00000 0.00000
Residual 0.10322 0.32128
Number of obs: 100, groups: RE.1, 10
Fixed effects:
Estimate Std. Error t value
(Intercept) 2.02330 0.13377 15.125
FE.1 -0.04980 0.04082 -1.220
FE.2 0.06238 0.06451 0.967
Correlation of Fixed Effects:
(Intr) FE.1
FE.1 -0.626
FE.2 -0.719 -0.037
以下は、新しいバージョンの lme4 を使用したリモート ワークステーションからの出力です。
> glmer(cbind(DV.1,DV.2)~FE.1+FE.2+(1|RE.1),family=gaussian,data=df)
Error in eval(expr, envir, enclos) : updateMu: Size mismatch
In addition: Warning message:
In glmer(cbind(DV.1, DV.2) ~ FE.1 + FE.2 + (1 | RE.1), family = gaussian, :
calling glmer() with family=gaussian (identity link) as a shortcut to lmer() is deprecated; please call lmer() directly
>
モデルが正しく形成されていないのか、それとも lme4 の 1 つのバージョンに問題があるのか疑問に思っています。ご意見やご提案は大歓迎です。ありがとう！！