计算BradleyTerry能力排名

Question

我试图输出布拉德利特里模型的能力估计，使用R中的BradleyTerry2软件包，我一直得到一个非常神秘的错误。一些示例来自文档工作，而另一些则返回我使用数据获得的相同错误。此代码使用文档中的一个示例分析。因此，如果加载库，“变色龙”数据就应该已经存在了。

install.packages("BradleyTerry2")
library (BradleyTerry2)
summary(chameleon.model <- BTm(player1 = winner, player2 = loser,formula = ~ prev.wins.2 + ch.res[ID] + prop.main[ID] + (1|ID), id = "ID",data = chameleons))
BTabilities(chameleon.model)

我得到的错误是

Error in X[, est, drop = FALSE] : (subscript) logical subscript too long

有人知道怎么做吗？

Answer 1

我维护BradleyTerry2。这是一个错误，当您在能力公式中有一个特定于竞赛的预测器时。它应该像?BTabilities中所记录的那样工作。

..。能力是根据只涉及玩家协变量的拟合模型的条件计算的(模型公式中的“模型$id”索引)。因此，假定任何其他条件下的参数为零。

我们不知道这不起作用，所以谢谢你的错误报告。在修正之前，您可以直接计算出能力和标准错误：

## get names of relevant coefficients
> nm <- grep("[ID]", names(coef(chameleon.model)),
>            fixed = TRUE, value = TRUE)
> nm
[1] "ch.res[ID]"    "prop.main[ID]"

## get names of corresponding predictors
> IDvar <- gsub("[ID]", "", nm, fixed = TRUE)
> IDvar
[1] "ch.res"    "prop.main"

## create coefficient vector and design matrix
> cf <- coef(chameleon.model)[nm]
> X <- as.matrix(chameleons$predictors[, IDvar])

## compute abilities
> abilities <- X %*% cf
> colnames(abilities) <- "abilities"

## compute standard errors
> V <- vcov(chameleon.model)[nm, nm]
> res <- cbind(abilities = abilities,
>               se = sqrt(diag(X %*% V %*% t(X))))
> head(res)
    abilities       se
C01  3.757229 1.655205
C02  2.404778 1.017782
C03  2.319346 1.133959
C04  1.892671 1.399391
C05  2.253472 1.101628
C06  2.015840 1.075806

这将为预测器中缺少值的个人提供NA，但是他们的能力是单独建模的，并在模型摘要中返回。上面的代码也假设连续的协变量，如果你的一些预测因子是因素，你需要更正式地创建一个模型矩阵。

X <- model.matrix(reformulate(IDvar, intercept = FALSE),
                  c(chameleons$predictors))