问题标签 [glmmtmb]

我有一个包含数字变量和分类变量的数据集，我想将其包含在广义混合模型中。当我这样做时，条件模型的输出总是“忘记”一个类别。

例如，在这个模型中，我将警戒对每个视频检测到的总时间的比例作为响应变量，并作为解释变量：尿液强度（数字）、治疗（0 表示没有尿液，1 表示尿液）、diel_period（黎明，黄昏，夜晚，白天），性别（男性，女性，未定义），高度（树木，数字）。和我的 50 台摄像机作为随机分组效果（1 到 50）。

警戒比例遵循零膨胀的贝塔二项式回归。

当我显示输出时，我观察到：

如您所见，我的问题是，对于我的分类变量，总是有一个类别被省略：

treatment1但不治疗0

diel_periodDay, diel_periodDusk,diel_periodNight但不是diel_periodDawn

sexMale，sexUndefined但不是性别女性

我怎么解决这个问题？或者我怎样才能显示一个完整的输出？

我正在尝试使用具有空间协方差结构的“glmmtmb”包运行混合效应模型，该结构说明了球体上点之间的距离。我已经深入研究了源代码并确定了我认为他们计算空间协方差结构的欧几里得距离的位置。我知道基于此网站使用欧几里得距离： https ://cran.r-project.org/web/packages/glmmTMB/vignettes/covstruct.html

通过调出源代码：

第 44 行是他们使用该dist(coords)距离矩阵的地方。

我想更改那个 = 代码，以便它计算大圆距离而不是欧几里得距离。但是，'geosphere' 包中的 distHaversine() 等函数需要 4 个参数（x1 的纬度、x1 的经度、x2 的经度、x2 的经度），所以我不能只插入：

有没有人可以解决这个问题？任何帮助将非常感激！

我正在使用 glmmTMB 库在 R 降价文档中运行混合模型。我运行的任何模型都会收到以下警告：

然后，如果我在控制台中运行代码，我会收到以下警告：

我的代码如下所示：

我尝试使用 重新安装 TMB 和 glmmTMB dependencies=TRUE，但消息不断出现。显然它根本不会影响模型，但无论我做什么测试或图表，我都会不断收到警告。有可能解决这个问题吗？或者我只是忽略它？

我想在混合模型、零膨胀负二项式和障碍模型中计算 CI。我的障碍模型代码如下所示（x1，x2 连续，x3 分类）：

我用过confint，我得到了这些结果：

我是否正确计算了间隔？为什么 zi 在 x3 中只有一个类别？如果可能的话，我还想知道是否可以绘制这些 CI。

谢谢！

数据如下所示：

x1 和 x2 连续，x3 三级分类变量（因子）

模型总结：

CI with broom.mixed

我正在运行一个模型，它的响应变量是计数数据和非正常（非常右尾）有很多零。

我正在使用 glmmTMB 包并运行带有泊松分布的初始 glmm，其中 id（代码）和月份（montyear）作为随机因素。

我使用了check_overdispersion()并且毫不奇怪地发现我在模型中存在过度分散。我使用负二项分布 (nbinom2) 运行了第二个模型，并使用 DHARMa 包绘制了 QQ 图和残差，但我仍然有很多分散。

我检查了零通货膨胀并且没有任何通货膨胀，并尝试了 nbinom1 系列，但在所有测试（KS、分散和异常值）中给出了更高的 AIC 和显着偏差。

我不确定下一个处理这个问题的方法是什么，也不确定为什么残差看起来很奇怪。

我的数据的一个子集如下

我在使用 时遇到了一些麻烦predict.glmmTMB()，当我从模型中排除随机效应时，我可以让它正常工作，但是一旦我加入它们，它就会拒绝工作。

模型

然后我设置了预测组件：

但后来我总是得到这个错误：

所以在这个模型中，Site_ID是随机效应，但我不明白为什么predict()函数不能用具有随机效应的模型进行预测？预测时我没有这个问题，glmer()但在这种情况下我需要一个 beta 分布，因此glmmTMB.

非常感谢任何想法/帮助！

关于自相关，如果必须将时间序列作为一个因素glmmTMB提供，如何判断时间步长相距多远？ar1()

在glmmTMB中，ar1要求时间步长均匀分布并编码为一个因子（请参阅此小插图）。给定一个数字时间序列time.steps，是否足以重新编码as.factor(time.steps)以使模型正确运行？glmmTMB如果必须提供时间序列作为一个因素，如何判断时间点之间的距离？

我有一个具有三向交互的 GLMM（参见下面的“m”）。交互项包括一个连续 (A) 和两个分类 (B & C) 固定因子。因子 B 和 C 各有 2 个水平，0 和 1。该模型还包括两个随机因子 (a 和 b) 和一个空间协方差项，以解释空间自相关：

我想制作一个有四个面板（2x2）的图形，其中连续固定效应（A）沿着所有四个面板的 x 轴绘制，第一类固定效应（B）的两个水平被绘制在两列中，第二个类别固定效应 (C) 的两个水平绘制在两行中。即我希望面板显示 A x B:0 x C:0（右上）、A x B:1 x C:0（左上）、A x B0 x C1（右下）的交互，和 A x B:1 x C:1（左下）。

我使用以下代码使用 sjPlot::plot_model 函数绘制了这种交互：

这将生成一个 1x2 面板图，其中 C 的两个级别绘制在单独的列中，B 的两个级别绘制为每个面板中的两个单独的斜率（点击下面的链接查看图像）：

plot_model 输出

Q1：如何修改我的 plot_model 代码以生成上述 2x2 绘图？

Q2：我还想更改每个分类因素的两个级别的标签，即我想显示文本而不是简单的“0”和“1”。我知道这可以通过对数据框本身进行更改并重新运行模型来完成，但这对我来说是不现实的，原因有几个。

谢谢你。

我试图为glmmTMB使用包的模型制作诊断图，DHARMa但没有成功。此小插图中的示例 1.1给出：

同样的情况发生在：

如果我在中运行相同的模型lme4::glmer：

...并将其“喂”给：

我获得了没有问题的诊断图（顺便说一下，我知道模型unicorns_glmer不是最理想的并且可以改进）。

我在用着：

• glmmTMB从 github 新安装的 1.0.2.9000 版本；
• DHARMa0.4.1版；
• R3.6.3版；
• MacOS Sierra 版本 10.12.6。

有没有人遇到过同样的问题？有谁知道如何解决它？

编辑：我的问题最初是关于如何打包performance和DHARMa处理glmmTMB对象。为了重点和清晰起见，我删除了对 package 的引用performance，从而使这个问题特定于glmmTMBand DHARMa。

我有一个非常尴尬的问题：假设我必须使用完整与空模型比较方法来测试假设，并且即使我没有随机效应，我也想使用 glmmTMB 包。假设我的空模型完全是空的，我如何衡量我的模型的有效性？

这是我的模型结构的一个例子：

我说的是类似于lm()调用时包中报告的 F 统计量的东西summary(full.model)。我在摘要中只看到 AIC 或 BIC

我的目标是用缺少一切的空模型来测试这个模型，但我不确定如何。我在帮助页面或 CRAN 页面https://cran.r-project.org/web/packages/glmmTMB/glmmTMB.pdf中什么也没找到

关于如何使用这个特定的包解决它的任何建议？