如何运行多随机因子的广义线性混合模型(GLMM)？

Question

我希望使用包glmer中的函数lme4来运行具有多个随机因素的GLMM。

我有这样一个关于海洋废弃物的数据集：

• count density：数字
• year：分类，两个层次
• round：分类(每年都有自己的六轮，所以轮是嵌套在年份)
• monitoring site：分类(数据每年在每个监测点测量6次，因此与监测站点交叉)
• waters：分类(每个水域有几个不同的站点，因此监视站点嵌套在水域中)
• material：分类

我想知道，海洋废弃物的计数密度在年份、轮、水和材料之间是否有很大差别。所以我把-放进去：

glmm <- glmer(count density~material*(1|year/round)*(1|waters/monitoring sites),
    family=Poisson)

你能告诉我我的配方是否正确吗？

当我输入时，我无法从模型中得到任何信息：

glmm

它说：

错误:找不到对象“glmm”

那么使用glmer的正确方法是什么？

Answer 1

至少(如果变量名称中确实有空格，这通常是个坏主意，参见这个问题)，您应该尝试：

glmm <- glmer(`count density` ~ material+(1|year/round)+
              (1|waters/`monitoring sites`), 
              family=poisson)

还要注意的是，year作为随机效应不能很好地工作，因为它只有两个级别(很难从两个观测结果中估计一个方差:参见这些模拟)，所以也许

glmm <- glmer(`count density` ~ material+year+(1|year:round)+
               (1|waters/`monitoring sites`), 
              family=poisson)

会更好。