随机效应的glmmTMB预测误差

Question

我正在尝试创建一个栅格，并使用glmmTMB对模型进行预测。这是基于一个模型，和一个光栅堆栈。我将光栅堆栈转换为数据帧，因为我认为这是函数predict.glmmTMB运行的必要条件。

模型

model6 <- glmmTMB(Used~scale(Road_density)+scale(nonforprop)+scale(devprop)+
                  scale(forprop)+scale(nonfordist_cap3000)+scale(fordist_cap3000)+
                  scale(agridist_cap3000)+scale(devdist_cap3000)+(1|animal_ID),
            data=rasterpoints3,na.action=na.omit,family=binomial(link="logit"))

包含要预测的栅格堆栈值的数据帧。

predstack <- as.data.frame(stack2)

误差

 glmmTMB:::predict.glmmTMB(model6,predstack,re.form=NA)

eval中的错误(predvars，data，env)：找不到对象'animal_ID‘

我希望更有经验的人能帮我解决这个问题。animal_ID是我的glmmTMB对象模型6中的随机拦截。我使用这个包，而不是例如raster::predict，因为它应该能够处理随机效应。据我所知，re.form=NA应该处理这个问题吗？

Answer 1

关于这一点有一个开放的问题，但是解决方法应该很简单:定义

predstack$animal_ID <- NA

数据中必须存在随机效应变量，但没有使用它。(由于glmmTMB的内部结构，在包级别上修复这个问题并不容易。)

Answer 2

考虑到本的回答，这也应该适用于raster或terra包：

 p <- predict(stack2, model6, const=data.frame(animal_ID=NA), re.form=NA)

(但在没有例子的情况下，我无法检查它)