問題タブ [mumin]

R パッケージMuMIn (v1.9.5) とコマンドを使用するdredgeと、beta = TRUEスイッチが期待どおりに機能しなくなります。

後者は次を返します。

R v3.0.0 の使用

情報を見つけることができなかったエラーに遭遇しましたが、まだ理解できていません。

次に例を示します。

デフォルト以外のランク引数 (「BIC」や「QAIC」など) を指定しようとしましたが、同じエラー メッセージが表示されました。

sessionInfoこれが役立つ場合の私のものです：

モデルを選択し、入力変数 (rain、brk、onset、wid) の効果サイズを計算するために、R の「MuMIn」パッケージを使用しています。arm変数間で効果サイズを比較できるようにするために、パッケージの標準化関数を使用してそれらを標準化しました。これが私がフォローしているコードです：

参考として、この論文の付録を参照してください 。2011: 生態学と進化におけるマルチモデル推論: 課題と解決策

model.avg(top.models)これは、各入力変数の平均効果サイズを与える結果です

標準化機能がどのように機能するかを読みました-平均を減算し、2SDで除算します。

私の質問は次のとおりです。入力変数を標準化したので、効果の大きさは -1 から 1 の間であるべきではありませんか? または出力が示す効果の大きさは正しいですか?

お知らせ下さい

どうもありがとう

この質問に従って、パッケージを使用してMuMIN、情報量基準に基づいてモデル平均化を行いました。

すべての変数と双方向の相互作用を含むグローバル モデルを作成します。

変数のスケールが異なるため、グローバル モデルを標準化する

モデルのすべての可能な組み合わせを作成する

deltaAICc<2 基準に基づいて最適なモデルを取得します

モデルを平均して効果サイズを計算します (入力変数の標準化された勾配)

変数の効果量は次のとおりです。

ご覧のとおり、ステップ 3 でモデルを標準化して、これらの勾配推定値を比較できるようにbrkしましrainた。ただし、これらの勾配の推定値は標準化されているため、標準化されていない勾配を取得する方法があるかどうかを知りたいですか?

私の質問が明確でない場合はお知らせください。

ありがとう

RパッケージMuMInを使用してマルチモデル推論を行い、関数を使用model.avgして一連のモデルによって推定された係数を平均化しています。平均係数に基づいて推定された関係とデータを視覚的に比較するには、パッケージのcrPlots関数によって作成されたものと同様の部分残差プロットを使用したいと考えています。car3つの方法を試しましたが、どれが適切かわかりません。これがデモンストレーションです。

オプション 1: 使用crPlots

フルバージョンとハッキングされたバージョンの平均係数が異なる crPlots に注意してください。

ここでの質問は次のとおりです。これは適切ですか? 結果は、この回答で見つけたハックに依存しています。残差と係数以外のモデルの部分を変更する必要がありますか?

オプション 2: 自家製の区画

プロットは、上記で生成されたものとは異なって見えますcrPlots。

部分残差のパターンは似ていますが、それらの値とモデル化された関係は異なります。値の違いは、crPlots が中央の部分残差を使用したために表示されます (R の部分残差の説明については、この回答を参照してください)。これにより、3 番目のオプションにたどり着きます。

オプション 3: 部分残差を中心とした自作のプロット

上記と同様の値になりましたcrPlotsが、関係はまだ異なります。違いは切片に関連している可能性があります。しかし、0 の代わりに何を使用すればよいかわかりません。

どの方法がより適切であるかの提案はありますか? モデル平均係数に基づいて部分残差プロットを取得するより簡単な方法はありますか?

どうもありがとう！

Rパッケージ「lme4」のglmerを使用して、ポアソン一般化混合モデルを使用して、鳥の種の豊富さをモデリングしています。私のデータの例:

"abund" は、その地点で毎年検出された鳥の最大数のカウント データです。"point_id" は調査ポイントの名前です。因子観測レベルの共変量は、ポイントが 1 年間に何回訪れたかを示し、「年」は観測の年を示します。いくつかの例外を除いて、1 年に各ポイントの存在量 (行) は 1 つだけです。

私のモデルの仕様は次のとおりです。

これまでのところ、診断のために、パッケージ「aods3」のgofを使用してモデルの過分散をチェックし、ランダム効果のQQプロットを調べ、固定効果を含むモデル（私は1つしか持っていません）を、 "lmerTest" の anova コマンドを使用したランダム効果構造。このモデルはわずかに分散不足であり、AIC または anova 基準のいずれかを使用してヌル モデルよりも高くランク付けされています。

最終モデルの R^2 を計算しようとしています。https://ecologyforacrowdedplanet.wordpress.com/2013/02/26/r-squared-for-mixed-models/のブログ エントリとそれに続く投稿の更新、および関連する原稿を読み、MuMIn パッケージを限界および条件付き R^2 の計算に使用します。ただし、r.squared.GLMM(Model) を使用しようとすると、次のエラーがスローされます。

さらに: 警告メッセージ:

エラーの原因を特定するために、point_id と visit_per year なしでモデルを実行しようとしましたが、これらの共変量が含まれていないと同じエラーがスローされます。このエラーは正確には何を意味していますか? 観察項を手動でモデルに追加するにはどうすればよいですか? MuMIN のドキュメントを読みましたが、1) エラーの正確な意味と 2) 修正方法について途方に暮れています。どんな助けでも大歓迎です。データセット全体を提供しないと再現可能な例を作成できないと思いますが、このエラーの正確な意味を知っていると、途中で役立ちます。

アップデート：

エラー メッセージといくつかの説明の推奨事項 (スタック オーバーフローに感謝します!) で、個人レベルの効果を手動でモデルに含めました。今、私は別のエラーが発生します:

これは、固定効果の予想されるベータがゼロに近すぎるということですか?

またはMuMInを介し​​てラテックスに出力するために、2つの異なる平均モデルを抽出しようとしています。を使用して 2 つのモデル オブジェクトから作成されたものと同じように見える、異なる非生物変数のセットに対する 2 つの種の応答を比較できる 1 つのテーブルが必要です。texregstargazer

上記のコードは glm オブジェクトでは機能しますが、 で作成された平均モデル オブジェクトでは機能しませんMuMIn。

https://sites.google.com/site/rforfishandwildlifegrads/home/mumin_usage_examplesの例に従って、ラテックスに出力できるテキストテーブルを出力してみました。

セメント データを使用した再現可能な例を次に示します。

これはうまくいきます。しかし、私が電話するとき

>NULL を取得します。

avg.model は廃止されましたか? または、これを行う別の方法はありますか？

これら 3 つの呼び出しのいずれかを使用して回避策を実行できますが、それらは私が望んでいるものではありません。

(つまり、これらのオブジェクトをより多くのコードなしでラテックスに変換する方法がわかりません。)

ご提案いただきありがとうございます。

私は、一般化された加法的混合モデル ( R のMuMInパッケージを使用してgamm4を使用して作成) のモデル選択を行おうとしています。基本的に、MuMIn と gamm4 を使用したモデル選択については、この文献に従うことを試みています。

9 つの変数とランダムな個々の効果を持つモデルを作成しています。これは次のようになります。

しかし、dredge関数を使用しようとすると、次のエラー メッセージで失敗します。

これは MuMIn が gamm4 モデル ファミリーを認識しないという問題によるものですか?

完全なコードとデータは私のGitHub リポジトリで見つけることができ、具体的な問題はコードgamm_analysis.Rにあり、具体的な警告は 81 行目にあります。

前もって感謝します