6
Próbuję przeprowadzić diagnostykę na modelu regresji logistycznej efektów mieszanych poniżej.Diagnostyka modelu regresji logistycznej efektów mieszanych przy użyciu lmer() w projekcie r
mod <- lmer(CEever ~ (1|SL)
+ birthWeightCat
+ AFno
+ FRAgeY*factor(genCat)
+ damGirBir
+ factor(YNSUPPLEM),
data=Data, family="binomial")
Dane dla tego modelu jest w formie:
head(data)
CalfID CEever birthWeightCat AFno FRAgeY damGirBir YNSUPPLEM
305 CA010110001 1 <20 2 48 140.0 1
306 CA010110002 1 21-25 1 45 144.0 0
307 CA010110004 0 21-25 1 47 151.5 0
308 CA010110005 0 <20 2 71 147.0 0
309 CA010110006 0 <20 1 57 141.5 1
310 CA010110007 0 <20 1 53 141.5 1
mogę wykreślić pozostałości:
res <- resid(mod)
plot(res)
.... ale nie można uzyskać wartości dla dźwigni lub Odległość Cooka i Dfbeta.
Po pierwsze są to przydatne techniki do użytku z tym typem modelu, a następnie, jeśli tak, jaki kod ludzie używali do uzyskania tych wartości.
Cześć, już próbowali wykorzystać ten pakiet, który wydaje się działać dla liniowych, ale nie dla logistyczne efekty mieszane. Używałem go tak jak poniżej: alt.est <- estex (modJ, "SL") Błąd w UseMethod ("fixef"): brak stosowanej metody "fixef" zastosowanej do obiektu klasy "mer" Błąd w który (substr (nazwy (fixef (model)), 1, 6)! = "estex."): błąd w oszacowaniu argumentu "x" przy wyborze metody dla funkcji 'która' – user999366
Nie korzystałem z tego forum zawiedli powyższą odpowiedź! Chciałem powiedzieć, dziękuję bardzo za szybką odpowiedź i wiesz, co robię źle w powyższym kodzie za pomocą estex(). (Włączyłem błąd msg uzyskany powyżej.) Powyższe formatowanie było katastrofą, więc przepraszam. – user999366