我正在构建一个模型，一个包含标准误差 (SE) 和回归权重的加法模型，它们是样本量。我使用的数据来自文献，因此该方法是元分析的。一些作者发表了他们的原始数据，即样本大小 = 1 且标准误差 = 0 的个体观察结果。一些作者报告了样本大小 > 1 的平均值 +/- SE。
问题是我使用的分布系列是带有日志链接的高斯分布，当我输入 0 的 SE 时出现错误。这是我的模型的结构和我尝试运行它时的输出：
fit1 <- brm(response|weights(Weight) + se(SE) ~ X1 + X2 + X3..., family = gaussian(link="log"), data = Data)
输出：
Chain 1: Rejecting initial value:
Chain 1: Error evaluating the log probability at the initial value.
Chain 1: Exception: normal_lpdf: Scale parameter is 0, but must be > 0! (in 'model125839f2ad0_c2a2bf402f16cab2ec43c0c861aee5d3' at line 40)
我想知道是否有某种方法可以将 brms 中的平均值和单个样本结合起来，或者是否有人对如何前进有建议？
感谢您的时间！