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我正在尝试设置 GLMM，但在用glmer. 我的数据具有以下结构：

y (dependent variable);
visit (L1: nested independent variable);
year  (L2: nested independent variable);
site  (L3: independent variable);

where visitis nested within year, which is nested withinsite（即每年最多可能有 5 次访问，其中每个站点最多可能有 10 年的数据）。

我对yearon的影响感兴趣y，同时也希望将site其视为随机效应（即截距和斜率 [over year] 因站点而异）。

我使用了以下命令：

model <- glmer(y ~ year + (year | site) + (visit|year), 
               family=poisson, data=data)

我是否正确表达了模型？

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我想我会推荐

model <- glmer(y ~ year + 
                   (1+year | site) + 
                   (1|visit:site:year),
               family=poisson, data=data)

我建议您将年份视为数字（连续）变量；否则，该(year|site)术语将尝试估计每年的站点间差异，以及逐年的协方差（这可能会失败）。在这个模型中，

  • year指定相对于年份的整体、固定的线性趋势；
  • 1+year|site指定站点之间截距的变化（即总计数），以及站点之间相对于年份的斜率变化，以及斜率-截距相关性；
  • 1|visit:site:year给出观察级随机效应，允许过度分散.

还有其他可能的方法来对此进行切片（您可以考虑使用一个(1|year)术语来解释围绕年份的线性趋势的整体跨站点变化）。

一般来说，我会小心使用分类的(var|grp)术语，因为如果有超过 2 或 3 个级别var，它们将导致估计相当复杂的模型......var

于 2014-07-19T21:24:50.713 回答