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我在 R markdown 中进行分析，我想查看血红蛋白（结果）和可能影响它的其他几个变量（暴露，例如季节和 ses）之间的关系。

我想首先创建几个以血红蛋白为结果的模型，并分别查看每个暴露变量。

我有多级数据 - 我每人有不止一次观察，所以我使用 glmmTMB 包进行多级建模。

这是我的一些数据的示例：

这是我将使用的两个模型的示例：

我的问题是如何在表格中呈现我的数据而无需手动输入所有数据（即，以防我的估计发生变化，所以我不必再次输入！）也许我可以使用 kable 但我不确定如何。

我想要一个看起来像这样的表（如下）。它不必完全相同，只是允许我同时显示几个双变量模型的结果。

任何帮助/软件包建议将不胜感激。非常感谢！

我正在尝试使用包 glmmTMB。当我调用 library(glmmTMB) 时，这是错误消息：

">library(glmmTMB) 错误：inDL(x, as.logical(local), as.logical(now), ...) 中的 'glmmTMB' 的包或命名空间加载失败：包 ' 未提供函数 'Rcpp_precious_remove' Rcpp' 另外：警告消息：1：包'glmmTMB'是在 R 版本 4.0.5 下构建的 2：在 checkMatrixPackageVersion() 中：检测到包版本不一致。TMB 是使用 Matrix 版本 1.3.4 构建的当前 Matrix 版本是 1.2.18请使用 install.packages('TMB', type = 'source') 从源代码重新安装“TMB”，或向 CRAN 索要与 CRAN 的“Matrix”包匹配的“TMB”二进制版本

我试过使用 install.packages('TMB', type = 'source') 没有运气。有任何想法吗？

有没有办法通过在 GLMM 中增加权重来处理缺失的观察？

我想知道如何构建一个包含一些观察丢失的计数数据的 GLMM 模型。对我来说，我用黄色的粘板来诱捕瓢虫，它的数据类型是计数。另一个变量是1km半径内的草地面积比率。ID是黄色粘板的ID。每个棉田放 3 孔板。SITES 是不同的棉田。区域是几个站点属于某个区域。我想建立 GLMM 模型：

如您所见，我可以创建如下 GLMM 模型：

但是，我不想那样创建它，因为黄色的木板会限制数量的巨大差异。我想对因子变量进行分组并对黄板的整数值求和。因此，我可以这样做：

但是，您可能会发现我的数据存在一些问题。

大多数板在许多领域都是完整的。但是site3,site4,site5有问题：他们由于风或农民的行为而失去了一块板（标记红色填充）。那么我不能像那样总结瓢虫。有人可以建议您可以分组并获得平均值并构建具有高斯或伽马误差分布族的 GLMM 模型。但从个人角度来看，计数类型相关的泊松或负二项分布对我来说支持另一种选择，因为我有很多像这样的其他数据，这些数据经常违反假设。

我想知道是否有任何模型结构对样本数具有权重来构建lme4或glmmTMB封装 GLMM 模型，以便在发生特殊情况（如观察丢失）时，它允许我仍然使用泊松或负二项分布函数。所以我添加weight=SampleNum了，但我不知道该weight方法是否正确。希望有人可以帮助我。

添加weight = SampleNum

这是我的数据。

我有以下数据，并使用 R 中的 glmmTMB 包创建了一个模型，用于植物直径〜植物密度（植物数量），具有随机绘图效果：

我的目的是创建一个带有不同植物密度的预测直径数据的图，其中包含随机图效应。所以我试图预测数据：

不幸的是，我得到了每个图的输出，但想要对直径〜植物密度进行广义预测。

我的目标是创建一个像这里这样的图，但是使用来自 glmmTMB 的回归模型，它考虑了随机效应。

感谢您的帮助！

当我进行数据分析时，我遇到了一个严重的问题。

我想研究治疗强度如何影响响​​应变量 y。实地考察是在很久以前的两年前在不同的SITES进行的。据我所知，group_bySITES并YEAR获得 y 的均值或总和值并不是很好，尤其是不包括 sum，因为在不同的SITES.

然后我尝试glmmTMB使用包构建负二项式模型并检查DHARMa：我的残差模式不太好。

我试图检查它是否也违反了空间自相关的假设DHARMa。它表明严重违反假设（p 值 = 0.0083）。所以，我试图解决这个问题。

因为通过glmmTMB允许将坐标添加到方差结构中创建的模型。因此，我尝试使用以下 3 种方法将坐标添加到上述模型：

• mat()
• gau()
• exp()

但结果是只有exp()方差结构可以运行。gau()和的方差结构mat()会告诉警告：

即使exp()可以运行，但当我尝试检查空间相关性时，也严重违反了假设（p 值 = 0.0087）。

所以，我放弃了将坐标添加到方差结构中的方法glmmTMB，转而使用glmmPQL. 因为，它可以给出correlation variance structureforMASS::glmmPQL和类似的gls()和lme()在nlme包中。

相关结构为：

• corSpher
• corSpatial
• corGau
• corExp
• corRatio
• corLin

但是，当我尝试运行如下代码时：

但他们总是显示错误：Error in getCovariate.corSpatial(object, data = data):cannot have zero distances in "corSpatial".

考虑到我的实地调查情况，必须有人考虑对我的数据进行分组并获得y的总和或平均值，但问题是：

1. 由于组内不同的观察结果，组和YEARySITES的总和必须产生偏差误差。
2. 当 group by 获得 y 的平均值时可能是合适的，但我不想缩小观察的数量。.

我在和其他网站上寻找了很多stackoverflow 关于如何解决问题的帖子：cannot have zero distances in "corSpatial". 但是我没有得到很好的分辨率，包括有人说：障碍是数据中的重复坐标。当然，他说的对，但我已经把lon + lat|SITES相关结构，它也显示cannot have zero distances in "corSpatial"。所以，我意识到我必须从互联网上寻求帮助。

所以，我想说的问题是：根据我的数据，如何创建一个不违反残差模式和空间自相关的好的混合线性模型。

当然，你可以使用其他模型，但最好不要使用贝叶斯，因为这对我来说真的很奇怪。

如果您真的想帮助我，我希望您可以发布您的代码，以便我可以再次运行它，而不是在这里输入一些句子。我已经上传了我的部分原始数据，以便为您提供支持。我真的很想得到互联网上所有朋友的帮助。

在我的时区午夜 3 点提前致谢。

这是我的数据：

跨栏模型中零通胀部分的默认链接是glmmTMB中的logit链接。但是，我想在这部分使用概率链接。有谁知道如何改变它？

我正在将一些为模型编写的 k 折交叉验证代码改编为glmer/merMod模型glmmTMB框架。一切似乎都很好，直到我尝试使用模型的输出与训练数据相匹配来预测值并将其指数化为矩阵（然后分解为分位数/箱数以评估预测性能）。我可以使用 glmer 模型让这条线工作，但似乎当我使用 glmmTMB 运行相同的模型时，我得到Error in model.matrix: requires numeric/complex matrix/vector arguments了还有很多其他帖子讨论这个错误代码，我尝试将数据框转换为矩阵形式并更改没有运气的协变量类。前后各部分分开运行%*%工作，但当结合我得到错误。对于上下文，此代码旨在与使用/可用性数据一起运行，因此示例变量可能没有意义，但问题得到了很好的展示。关于发生了什么的任何建议？

我正在尝试使用 RglmmTMB函数来改变零膨胀泊松模型的固定和随机效应。我想将修改后的固定效果输入到powerSim函数中。这是数据：

经过大量的试验和错误，我终于想出了如何使用 fixef 函数指定条件固定效果：

但是，当我尝试将其更改为功率分析所需的固定效应时，我收到“cond 不是固定效应的名称”的错误。不确定这是否是与语法相关的问题，或者 fixef 是否不适用于零膨胀模型。

我还想使用 VarCorr 更改随机效应的方差。

我有一个在 120 个湖泊的几个点捕获的鱼的数据集。在每个湖中，我们在随机地点（点）收集鱼，产生大约 800 条鱼的观察结果。除其他因素外，我想考虑湖泊“之间”和“内部”的鱼类变化（例如捕获的个体密度），因为我有每个鱼类观察和每个湖泊的坐标。

如何在模型中包含“内”和“间”湖泊变化，以验证哪个对鱼类反应更重要？

这是我的数据集的一个示例：

我正在尝试类似的东西：

但我不知道这是否回答了我的问题。

我真的很感激任何帮助！

我在集群上使用 glmmTMB。它工作了几个星期。我今天登录，它说我需要安装 glmmTMB。所以，我试过了，但是 R 给了我下面的错误。

主要部分说：未能锁定目录。

感谢您的任何建议。