我正在尝试使用 mgcv::gamm 函数在 R 中执行嵌套随机效果。具体来说,这个函数应该是 ANCOVA 到 GAMM 的扩展,产生了 GAMMCOVA。
随机效应的推理:整个数据集由多个先前分离的数据集组成。此外,单个 siteID 会在任何地方临时复制 3-40 次。更重要的是,一些 siteID 被复制到不同的 datasetID 中。
gamm(response ~
s(predictor1,bs="cr") +
s(predictor2,bs="cr") +
bs(covariate,degree=3,df=4), # covariate that makes this a gammcova
random=list(datasetID=~1, siteID=~1), # this works but is not nested
select=T, method="REML",
family=quasibinomial(link="logit"))
我也试过这个,random=~(1|datasetID/siteID)
但这返回了一个错误
Error in mgcv::gamm(ci_est ~ s(predictor1, bs = "cr") + s(predictor2, bs = "cr") + :
gamm() can only handle random effects defined as named lists
我知道s(siteID,datasetID,bs="re")
数据样本量的系数太多了。但是,我不认为这是指定嵌套随机效果,对吗?
Error in lme.formula(fixed = fixed, random = random, data = data, correlation = correlation, :
fewer observations than random effects in all level 6 groups
那么,有没有办法在 mgcv::gamm 中指定嵌套的随机效应?