MCMCglmm
최근 에 패키지를 사용하고 있습니다. 설명서에서 R 구조 및 G 구조라고하는 것에 혼동됩니다. 이는 임의의 영향과 관련이있는 것 같습니다. 특히 이전 분포에 대한 모수를 지정하지만 설명서의 설명은 독자가 이러한 용어가 무엇인지 알고 있다고 가정합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
R (R- 구조) G (G- 구조) 및 B (고정 효과) : )는 역 위시 아트에 대한 예상 (공) 분산 (V) 및 신념도 매개 변수 (nu)가있는 목록입니다.
편집 : Stephane의 의견에 따라 나머지 질문을 다시 작성했습니다.
캔 누구든지 간단한 분산 요소 모델의 관점에서, R-구조 G 구조가 무엇 비추고 여기서 선형 예측이다 와 및
함께 제공되는 일부 데이터로 다음 예제를 만들었습니다. MCMCglmm
> require(MCMCglmm)
> require(lme4)
> data(PlodiaRB)
> prior1 = list(R = list(V = 1, fix=1), G = list(G1 = list(V = 1, nu = 0.002)))
> m1 <- MCMCglmm(Pupated ~1, random = ~FSfamily, family = "categorical",
+ data = PlodiaRB, prior = prior1, verbose = FALSE)
> summary(m1)
G-structure: ~FSfamily
post.mean l-95% CI u-95% CI eff.samp
FSfamily 0.8529 0.2951 1.455 160
R-structure: ~units
post.mean l-95% CI u-95% CI eff.samp
units 1 1 1 0
Location effects: Pupated ~ 1
post.mean l-95% CI u-95% CI eff.samp pMCMC
(Intercept) -1.1630 -1.4558 -0.8119 463.1 <0.001 ***
---
> prior2 = list(R = list(V = 1, nu = 0), G = list(G1 = list(V = 1, nu = 0.002)))
> m2 <- MCMCglmm(Pupated ~1, random = ~FSfamily, family = "categorical",
+ data = PlodiaRB, prior = prior2, verbose = FALSE)
> summary(m2)
G-structure: ~FSfamily
post.mean l-95% CI u-95% CI eff.samp
FSfamily 0.8325 0.3101 1.438 79.25
R-structure: ~units
post.mean l-95% CI u-95% CI eff.samp
units 0.7212 0.04808 2.427 3.125
Location effects: Pupated ~ 1
post.mean l-95% CI u-95% CI eff.samp pMCMC
(Intercept) -1.1042 -1.5191 -0.7078 20.99 <0.001 ***
---
> m2 <- glmer(Pupated ~ 1+ (1|FSfamily), family="binomial",data=PlodiaRB)
> summary(m2)
Generalized linear mixed model fit by the Laplace approximation
Formula: Pupated ~ 1 + (1 | FSfamily)
Data: PlodiaRB
AIC BIC logLik deviance
1020 1029 -508 1016
Random effects:
Groups Name Variance Std.Dev.
FSfamily (Intercept) 0.56023 0.74849
Number of obs: 874, groups: FSfamily, 49
Fixed effects:
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) -0.9861 0.1344 -7.336 2.2e-13 ***
Stephane의 의견에 따르면 G 구조는 입니다. 그러나 의견에 따르면 R 구조는 것이지만 출력 에는 나타나지 않는 것 같습니다 .lme4
의 결과 lme4/glmer()
는 MCMC의 두 예제와 일치 MCMCglmm
합니다.
따라서 의 R 구조 이며 이것이 왜 출력에 나타나지 않습니까?lme4/glmer()
lme4