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我正在尝试使用 clmm2 在 R 中执行灵敏度功率分析。

我正在构建这篇文章中的代码（尝试使用 tidy 进行功率分析并使用 clmm2），但是在将所需的 beta 估计值输入模型时遇到了问题。

这是以整洁的格式运行功率分析的两个函数

# Tidy function
tidy_output_clmm = function(fit){
  results = as.data.frame(coefficients(summary(fit)))
  colnames(results) = c("estimate","std.error","statistic","p.value")
  results %>% tibble::rownames_to_column("term")
}

# Simulate function
sim_experiment_power <- function(rep) {
  idx = sample(nrow(wine),replace=TRUE)
  model <- clmm2(rating ~ temp, random=judge, data=wine[idx,], nAGQ=10,Hess=TRUE)
  tidy_output_clmm(model) %>% mutate(rep=rep)
}

# Run simulation
my_power <- map_df(1:100, sim_experiment_power)

# Examine proportion of significant models
my_power %>% group_by(term) %>% summarise(power = mean(p.value < 0.05))

但是，我想在模拟功率之前将 beta 估计值输入到我的模型中，以便我可以了解数据对检测这种影响的敏感程度。

# Add something like this to the above sim_experiment_power function
model$beta["temp"] <- 0.05

有人对如何将其添加到函数有建议吗？

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