私の研究では、何年にもわたって異なる地域の同じサイトをサンプリングしていました。各サイトには毎年異なる特性があり、これは私の研究課題にとって重要です。サイトの特性がサイトの生物多様性に影響を与えるかどうかを知りたい。また、土地と地域の相互作用にも興味があります。

概要：

• 生物多様性＝対応
• 敷地特性＝固定要素、毎年変化
• 地域 = 固定係数、毎年同じ地域
• サイト = 変量効果、異なるサンプリング年で繰り返しサンプリングされる
• 年＝変量効果、「現場」が繰り返される要因

現時点で、私のモデルは次のようになります。

これが繰り返し測定の原因かどうかはわかりません。別の方法として、これには長年のサイトのネストも含まれているため、これについて考えていましたが、おそらくそれは必要ではありません。

このアプローチの問題は、サイトのプロパティがゼロでない場合にのみ機能することです。しかし、さまざまなプロパティにゼロがあり、それらの効果も分析する必要があります。

さらに情報が必要な場合は、私に尋ねてください。ご協力いただきありがとうございます！

私は形状ファイル.shpを使用しており、それを境界ファイルに変換して、モデルでランダム効果として使用しています.bnd。しかし、ログファイルからのBayesXエラーが返されます。何が問題になる可能性がありますかERROR: map is disconnected, spatial effect cannot be estimatedBayesX

ここにコードがあります

で、データはこちら

以下は、私のデータ フレームの小さなサブセットです。実際のデータフレームには、変数ごとに明示的な名前があります。「DepVar1、および DepVar2 (2 つの応答変数)」または「IndVar (1-9)」(9 つの説明変数 - 1 つのカテゴリ変数と 8 つの連続変数) だけではありません。

lme4 パッケージにある関数 glm() をlmer( ) に変更して、 Bergan によって記述されたループを適応させ、 説明変数 (Indvar 1- 9) (1|IndVarType) 構文を使用して指定された変量効果を使用して、応答変数 (DepVar1 および DepVar2) の分散を説明します。

ループを実行してすべての glmm モデルを生成した後、AICcmodavgパッケージの関数aictab()を使用して AICc 値が最も低い順に最適な glmm モデルを並べ替え、 関連する統計を表示することを目指します。(2) AICcWt; （３）Ｃｕｍ．Ｗｔ．

私はランダム効果 (1|IndVarType) を組み込むために Bergans コードを適応させようと試みてきましたが、これまでのところ成功していません。それを行う方法はありますか？いくつかの検索を行ったところ、glm() 関数を含むループの例しか見つかりませんでした。誰かが解決策を持っている場合は、事前に感謝します。

コード

AICc情報

データ構造

私は、例 6.a で行ったように、ネットワーク メタ分析を使用してさまざまな処理の効果サイズを計算するためのガイドに取り組んでいました。 ここ

winBugs では問題なく動作しますが、R2winugs を使用して R で分析を行い、データ入力を自動化できるようにしたいと考えています。

ログによるとモデルは問題なく読み取れますが、データの読み取り中にハングアップします。

EG 表示 (ログ) チェック (C:/Users/Temp User/.../Plaque_Psoriasis_Project/RE_Psoriasis.bug.txt) モデルは構文的に正しいデータです (C:/Users/Temp User/.../Plaque_Psoriasis_Project/data.txt) )

これは、プログラムがハングアップする場所です。トラップ画面は次のように表示されます

互換性のないコピー

BugsCmds.TextError [000003A1H]

.......

私は次のようにデータを読み取ろうとしました：

data <- list(t=t,C=C,r=r,n=n,na=na,nc=nc, ns=ns, nt=nt, Cmax=Cmax, meanA=meanA, precA=precA)

そして

data <- list("t","C","r","n","na","nc", "ns", "nt", "Cmax", "meanA", "precA")

どちらも機能しません。

R2winbugs にドキュメンテーションのおもちゃ学校の例を実行してもらい、動作できるようにしました。

何かご意見は？

ランダム効果plmモデル (パッケージ からplm) を使用して係数を推定し、vcovHC不均一分散を補正するために を使用しました。

しかし、どうすれば自己相関も補正できますか? またはを使用する必要がありますvcovNWかvcovSCC？で試しましたvcovHC Arellanoが、予想通り、 のみを使用した場合と同じ結果が得られましたvcovHC。

このようなモデルで残差の自己相関を考慮するにはどうすればよいですか?

120人の被験者を6回測定した縦断研究を分析するために、Rのlmer()関数（パッケージ）を使用しています。lme4最初に、次のようなモデルを指定しました。

X1は時変変数 (レベル 1) でX2あり、被験者レベルの変数 (レベル 2) です。

これらの被験者は複数のチーム内にネストされているため、チーム レベル (レベル 3) でランダム インターセプトを含めるようにアドバイスされました。ただし、ランダム切片と勾配の両方を含める方法しか見つけられません。

モデル1にレベル3のランダム切片のみを追加する方法を知っている人はいますか?

現在、CEOが会社を辞める確率（二値変数="1"で辞めた場合）の研究を行っています。私のデータは、2013 年から 2015 年の期間に 51 人の個人を含む 50 社の不均衡なパネル データです。

glmmMLパッケージを使用して 2 つの回帰モデル (固定効果と変量効果) を実行しようとしていました。ただし、次の警告が表示されます。

変数のセットを変更すると、同じ警告と無意味な回帰結果が得られます。何か間違ったことをしているのか、それとも使用しているデータに問題があるのか​​ 疑問に思っていましたか? おそらく、誰かがコードを共有して、固定効果モデルとランダム効果モデル、およびロジスティック回帰のハウスマン テストを実行できますか?

PS私が使用するデータは次のようになります。

geepackによってロジスティック限界モデルを推定するために R を使用していgeeglm()ます。しかし、私はごみの見積もりを取得しています。それらは約16桁大きすぎます。ただし、p 値は私が予想したものと似ているようです。これは、応答が本質的にステップ関数になることを意味します。添付のプロットを参照

プロットを生成するコードは次のとおりです。

回帰表は次のとおりです。

助けを期待しています。ありがとう！

敬具、

マリウス