サンプル サイズである標準誤差 (SE) と回帰の重みを組み込んだ加法モデルのモデルを構築しています。私が使用しているデータは文献から得たものであるため、アプローチはメタ分析的です。一部の著者は、生データ、つまり、サンプル サイズ = 1、標準誤差 = 0 の個々の観測値を公開しています。一部の著者は、サンプル サイズ > 1 の平均 +/- SE を報告しています。
問題は、使用している分布のファミリがログ リンクを持つガウス分布であり、0 の SE を入力するとエラーが発生することです。モデルの構造と実行しようとしたときの出力は次のとおりです。
fit1 <- brm(response|weights(Weight) + se(SE) ~ X1 + X2 + X3..., family = gaussian(link="log"), data = Data)
出力：
Chain 1: Rejecting initial value:
Chain 1: Error evaluating the log probability at the initial value.
Chain 1: Exception: normal_lpdf: Scale parameter is 0, but must be > 0! (in 'model125839f2ad0_c2a2bf402f16cab2ec43c0c861aee5d3' at line 40)
brms で平均と個々のサンプルを組み合わせる方法があるかどうか、または前進する方法について提案があるかどうか疑問に思っていますか?
お時間をいただきありがとうございます！