0

我正在尝试为 R 中的广义混合效应模型绘制我的模型残差的半变异函数。对于具有正态分布的混合效应模型执行此操作对于nlme包很简单，并以quakes数据集为例。

library(nlme)
data(quakes)
head(quakes)

model1 <- lme(mag ~ depth  , random = ~1|stations, data = quakes)
summary(model1)
semivario <- Variogram(model1, form = ~long+lat,resType = "normalized")
plot(semivario, smooth = TRUE)

我想创建一个具有非正态分布的模型，这是我无法做到的nlme，所以我尝试了glmer和glmmPQL。我已将“mag”转换为二项式变量，然后尝试重新应用该Variogram函数以绘制模型图。

quakes$thresh <- ifelse(quakes$mag > "5", 0, 1)

library(MASS)
model2 <- glmmPQL(as.factor(thresh) ~ depth  , random = ~1|stations, family = binomial, data = quakes)
summary(model2)
semivario <- Variogram(model2, form = ~long+lat,resType = "normalized")
plot(semivario, smooth = TRUE)

library(lme4)
model3 <-glmer(as.factor(thresh) ~ depth + (1|stations), data = quakes, family = binomial)
summary(model3)
semivario <- Variogram(model3, form = ~long+lat,resType = "normalized")
plot(semivario, smooth = TRUE)

这些似乎都不适用于绘制变异函数。glmmPQL表示未找到经纬度，未glmer指定表示距离。

如何编写这些模型的半变异函数图？包中的Variogram功能nlme对他们不可用吗？如果是这样，我可以使用哪些替代品？

4

0 回答 0