在我的研究中，我多年来一直在不同地区的相同地点取样。每个站点每年都有不同的属性，这对我的研究问题很重要。我想知道，该地点的特性是否会影响该地点的生物多样性。我对属性和区域的相互作用很感兴趣。

概述：

• 生物多样性 = 响应
• 场地属性 = 固定系数，每年变化
• 地区=固定因素，每年相同的地区
• Site = 随机效应，在不同的采样年份重复采样
• 年份 = 随机效应，是“站点”重复的因素

目前我的模型看起来像这样：

我不确定这是否是重复措施的原因。或者我正在考虑这个，因为它还包括多年来网站的嵌套性，但也许这不是必需的：

这种方法的问题在于，它仅在我的站点属性不为零时才有效。但是我在不同的属性中有零，我也需要分析它们的影响。

如果您需要更多信息，请向我索取。谢谢你的帮助！

我正在使用形状文件.shp，然后将其转换为边界文件.bnd，以BayesX将其用作模型中的随机效果。但它会ERROR: map is disconnected, spatial effect cannot be estimated从BayesX日志文件中抛出一个错误。可能是什么问题呢

这是代码

这是数据

下面是我的数据框的一小部分。实际的数据框对每个变量都有一个明确的名称；不仅仅是“DepVar1 和 DepVar2（2 个响应变量）”或“IndVar (1-9)”（9 个解释变量 - 1 个分类变量和 8 个连续变量）。

我想 通过将lme4 包中的函数 glm() 更改为lmer()来调整Bergan 编写的循环，以生成一系列广义线性混合模型 (GLMM)，其中包含解释变量的所有可能组合 (Indvar 1- 9) 使用 (1|IndVarType) 语法指定随机效应来解释响应变量（DepVar1 和 DepVar2）的方差。

在运行循环以生成所有 glmm 模型后，我的目标是使用AICcmodavg包中的函数aictab()按最低 AICc 值对最佳 glmm 模型进行排序， 以显示相关统计信息： (1) Delta_AICc；(2) AICcWt；(3) Cum.Wt。

我一直在尝试调整 Bergans 代码以包含随机效应 (1|IndVarType)，但到目前为止我还没有成功。任何建议如何做到这一点？我做了一些搜索，只能找到包含 glm() 函数的循环示例。如果有人有解决方案，请提前非常感谢。

代码

AICc信息

数据结构

有没有办法在 lmer 模型中修改（覆盖）随机效应？对于固定效果，有一个称为插槽my_lmer@beta，我可以使用以下方法更改固定效果：

对于随机效应，是否有类似的方法可以做到这一点？lmer-object 是否已经包含随机效果，或者稍后由 eg 计算ranef()。

我正在编写使用 NETWORK META-ANALYSIS 计算不同治疗效果大小的指南，如示例 6.a 中所做的那样。 这里

它在 winBugs 中运行良好，但我想使用 R2winugs 在 R 中进行分析，以便我可以自动化数据输入。

它根据日志很好地读取了模型，但是在读取数据时它被挂断了。

EG display(log) check(C:/Users/Temp User/.../Plaque_Psoriasis_Project/RE_Psoriasis.bug.txt) 模型是语法正确的数据(C:/Users/Temp User/.../Plaque_Psoriasis_Project/data.txt )

这是程序挂起的地方。陷阱屏幕显示

不兼容的副本

BugsCmds.TextError [000003A1H]

…………

我尝试将数据读取为：

数据 <- 列表（t=t，C=C，r=r，n=n，na=na，nc=nc，ns=ns，nt=nt，Cmax=Cmax，meanA=meanA，precA=precA）

并作为

数据<-列表（“t”，“C”，“r”，“n”，“na”，“nc”，“ns”，“nt”，“Cmax”，“meanA”，“precA”）

两者都不起作用。

我让 R2winbugs 在文档中做玩具学校的例子，这样它就可以工作了。

有什么想法吗？

我使用了一个随机效应plm模型（来自 package plm）来估计我的系数，并且我使用它vcovHC来纠正异方差性。

但是，我怎样才能纠正自相关呢？我应该使用vcovNWorvcovSCC吗？因为我尝试了vcovHC Arellano但是，正如预期的那样，我获得了与使用 only 相同的结果vcovHC。

在这样的模型中如何考虑残差自相关？

我正在使用 R 中的lmer()函数（lme4包）来分析一项纵向研究，其中我测量了 120 名受试者，6 次。首先，我指定了一个这样的模型：

X1是一个时变变量（level-1），X2是一个主题级变量（level-2）。

由于这些主题嵌套在多个团队中，因此建议我在团队级别（级别 3）包括一个随机截取。但是，我只发现如何同时包含随机截距和斜率：

有谁知道如何只向模型 1 添加一个 3 级随机截距？

目前，我正在研究 CEO 离开公司的可能性（如果离开，二元变量 =“1”）。我的数据是 2013-2015 年期间 50 家公司和 51 个人的不平衡面板数据。

我试图使用该glmmML包运行两个回归模型（固定和随机效应）。但是，我收到以下警告：

当我更改变量集时，我会得到相同的警告和毫无意义的回归结果。我想知道是我做错了什么还是我使用的数据有问题？也许，有人可以共享代码来运行固定和随机效应模型以及逻辑回归的 Hausman 检验？

PS我使用的数据如下所示：

我有兴趣在 JAGS 中拟合以下嵌套随机效应模型。

SAS 代码

我的问题：如何指定随机效果部分？

我对个人进行了重复测量。这些人进一步嵌套在家庭中。注：每户人数不同！

期待您的回音

我正在使用geepackR 来估计逻辑边际模型geeglm()。但我得到了垃圾估计。它们大约大了 16 个数量级。但是 p 值似乎与我的预期相似。这意味着响应本质上变成了阶跃函数。见附图

这是生成绘图的代码：

这是回归表：

希望得到一些帮助。谢谢！

亲切的问候，

马吕斯