问题标签 [mumin]

我正在尝试显示逻辑回归的结果。我的模型使用 lme4 包中的 glmer() 拟合，然后我使用 MuMIn 进行模型平均。

使用数据集的模型的简化版本mtcars：

我想要的输出是两个图，显示vs= 1 的预测概率，一个为wt，它是连续的，一个为am，它是二项式的。

在@KamilBartoń 发表评论后，我得到了这么多工作：

产生：

剩下的问题是数据被缩放并以 0 为中心，这意味着无法解释图表。我可以使用@BenBolker对此问题的回答对数据进行缩放，但这不能正确显示：

产生：

我已经尝试了几种不同的方法，但无法解决问题所在。我做错了什么？

另外，另一个遗留问题：如何制作二项式图am？

我正在尝试使用以下示例代码运行 pdredge，其中数据位于 https://github.com/aditibhaskar/help/blob/master/gages_urbanizing_and_ref_with_trends_cut_to_20years_2018-12-02.Rdata

从这里我得到这些错误：

我究竟做错了什么？谢谢。

我正在尝试编写一个函数，使用 glmer 从 R 中的广义线性混合模型计算 R^2。不知何故，一旦尝试使用该功能，我就会收到错误消息：

如果我在没有函数的情况下使用相同的代码，一切都很好。为了测试函数中的 r.squaredGLMM 是否存在一般问题，我还为线性混合模型创建了一个函数，该函数按预期工作。

这是一个可重现的示例：

我在 R 的 MuMin 包中运行一个线性混合效应模型的疏通，模型很大（见下文）

Dredge 功能现在已经在 i7 处理器上运行了 15 个小时，我想知道这是否正常，对于这种尺寸的模型，我应该期望什么样的时间范围？

我检查了日志并且 R 没有崩溃，挖泥机仍在运行（它正在大量生产“奇异拟合”模型）

我测试了一个较小的模型，疏通功能大约需要一分钟

较小的型号

任何人都可以建议使用 MuMin 包的模型挖泥船的时间框架。谢谢你。

我正在尝试dredge将 R 包MuMIn与全局二项式glmer模型一起使用。我发现我需要control = glmerControl(optimizer="bobyqa")为收敛指定优化器。但是，当我去使用时dredge，我得到一个错误。如果我减少模型中预测变量的数量，我可以删除bobyqa规范，获得收敛，并使用疏通。我有什么办法可以dredge去glmerControl(optimizer="bobyqa")吗？

glm.control(optimizer = c("bobyqa", "bobyqa"), calc.derivs = TRUE, : 未使用的参数 (optimizer = c("bobyqa", "bobyqa"), calc.derivs = TRUE, 使用。 last.params = FALSE，restart_edge = FALSE，boundary.tol = 1e-05，tolPwrss = 1e-07，compDev = TRUE，nAGQ0initStep = TRUE，checkControl = list（check.nobs.vs.rankZ = “忽略”，检查。 nobs.vs.nlev = “停止”，check.nlev.gtreq.5 = “忽略”，check.nlev.gtr.1 = “停止”，check.nobs.vs.nRE = “停止”，check.rankX = "message+drop.cols", check.scaleX = "警告", check.formula.LHS = "stop", check.response.not.const = "stop"), checkConv = list(check.conv.grad = list (action = "警告", tol = 0.001, relTol = NULL), check.conv.singular = list(action = "消息"，tol = 1e-04)，check.conv.hess = list(action = "warning"，tol = 1e-06))，optCtrl = list())

我正在疏浚一个模型，有些疏浚作业需要几天时间，有些需要几个小时。我想知道是否可以告诉 R 在挖泥机运行时给我一个进度状态，这样我就知道要等待多长时间。

挖泥机的问题在于它会在控制台中填满“奇异拟合”，因为它会生成数千个模型，所以我之前添加的进度条很快就会丢失。我想知道我是否可以解决这个问题。

谢谢`

有没有办法直接从 MuMIn model.avg() 为具有置信带的不同变量绘制模型平均汇总输出。以前我一直在使用 ggplot 和 ggpredict 从实际模型中绘制项，但我一直无法找到一种方法来绘制平均模型的结果。

显然，我可以手动绘制斜率和截距，但是获得准确的置信带并从 confint() 绘制并不理想，而且我还没有从看起来正确的区间中获得置信带。

我正在使用包 MuMin 中的函数 dredge 进行模型选择。我的模型中有一个多项式。我的印象是（https://www.rdocumentation.org/packages/MuMIn/versions/1.42.1/topics/dredge，请参阅“交互”），MuMin 作为标准沟模型，其中包括高阶项而没有其各自低阶项；但是，当我使用它时，顶级模型仅包含高阶项。

这是我用来制作全局模型的代码，其中包括hour：一阶和二阶

但是，当我运行挖泥机时：

输出包括包含I(hour^2)不包含的模型hour

我也尝试过使用poly(hour,2)来定义全局模型，但这导致只包含一个小时的术语。

我正在使用clmm但尝试使用更简单的模型lm并得到相同的结果。

任何指导感谢谢谢。我不确定这是否应该进行交叉验证，但这是一个编程问题而不是统计问题，所以认为它应该在这里。

编辑：我已经通过使用子集解决了这个问题：

虽然目前尚不清楚为什么这是一个问题。

我正在使用构建全局模型MuMin来执行模型平均，一切正常。glmmTMB

然后，我想使用visregoreffects包来产生结果的效果显示。这两种方法都适用于使用glmmTMB但不是使用模型平均结果生成的常规模型。

avg.model我很欣赏in的输出MuMin是组件模型和系数的列表，它与visregor不兼容effects。我试过总结平均模型，它看起来更像是常规输出，glmmTMB但这也不起作用：

mysum<- summary(avg.model)

因此，我想知道是否有任何方法可以将平均模型的输出转换、重新格式化或以其他方式产生输出为glmmTMB与诸如visregetc. 等软件包兼容的等效格式？

我不确定这是否可以做到，但如果不能，很遗憾模型平均的输出不能以某种方式与接受常规 glmm、glm 等输出的包一起使用。
任何帮助或想法表示赞赏！谢谢，丰富

PS对不起，如果这是在错误的论坛，感觉更像是软件而不是统计数据。

目标：使用原始模型中的优化器在疏浚结果中获得 R^2 边际和条件

这分支了这个问题：当指定 glmer 优化器和提供的两个解决方案时，疏通不起作用。

解决方案 1：更改 r.squaredLR.R 包代码

解决方案 2：在疏通函数中添加一个函数来调用 r.squaredGLMM 而不是 r.squaredLR

我首先尝试了解决方案 2，它在模拟数据上完美运行，但是当我在我的模型上尝试时，我得到了错误：

r.squaredGLMM(x, null = nullmodel)["delta", ] 中的错误：下标越界

然后我尝试了解决方案 1，方法是按照描述更改 r.squaredLR.R 的源代码并将其保存为 R 脚本并使用 source() 调用编辑后的“null.fit”函数，以避免永久编辑 r.squaredLR.R （我在采购编辑后的函数之前调用了 MuMIn）。然而这行不通。

返回解决方案 2 ...

我试图模拟类似于我的数据并且能够得到相同的错误（在这个全局模型中忽略了 lmercontrol 参数，但我得到了所需的错误，所以我没有尝试更正数据以需要 lmercontrol）。

错误“下标越界”的建议原因是“放入算法的数据不是函数期望的格式”。

确实，当我删除 ["delta", ] 并获得 R21 和 R22 列时，该函数起作用，但是在不考虑 delta 列的情况下，这些值可能不正确，我不确定哪个是边际和条件 R^ 2.

如果您有任何想法，我会全力以赴！提前感谢所有帮助。