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我正在使用 R 中序数包中的 clmm 函数，以便将累积混合模型拟合到我的数据中。在我尝试获得预测概率之前，它工作得很好。通过指定 se.fit=TRUE 和 interval=TRUE，我无法获得 SE 或置信区间。它看起来像这样：

mod1<-clmm2(response~X0+X1+X2+X3+X4+X5+X7+X0*X2*X3+X2*X3*X4+X0:X4, random=X6, 
                      data=df,link ="logistic", threshold ="flexible", 
                      Hess=TRUE, nAGQ=7)

如您所见，那里有很多互动（都很重要）。我试图为我的问题创建一个虚拟数据集以使其可重现，但 clmm 无法与更简单的数据集实现收敛。我获取了包序号中包含的葡萄酒数据集，并对公式进行了一些更改以模仿我自己的（但我认为这没有任何意义）：

library(ordinal)
data(wine)
fm1 <- clmm2(rating ~ temp + contact+bottle+temp:contact:bottle+temp:contact+ temp:bottle+bottle:contact,random=judge, data=wine,link ="logistic", threshold ="flexible", 
         Hess=TRUE, nAGQ=7)

head(do.call("cbind", predict(fm1, se.fit=TRUE, interval=TRUE)))

然后我得到这个错误：

Error in head(do.call("cbind", predict(fm1, se.fit = TRUE, interval = TRUE))) : 
 error in evaluating the argument 'x' in selecting a method for function 'head' : Erreur dans do.call("cbind", predict(fm1, se.fit = TRUE, interval = TRUE)) : second argument must be a list

我的猜测是 predict 在这种情况下甚至不会计算 SE 和 IC。有人知道为什么吗？反正有没有得到这些值？

非常感谢！

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clmm2 对象的 predict 方法不提供标准错误。查看它的帮助页面。这与 R 包作者在处理混合效果模型时的惯常做法一致。

于 2013-02-22T22:38:44.873 回答