Подбор модели: glm vs glmmPQL

Я подбираю модель, касающуюся данных об отсутствии-присутствии, и хотел бы проверить, является ли случайный фактор значимым или нет. Для этого нужно сравнить glmm с glm и проверить с помощью LR-теста, какой из них наиболее значимый, если я правильно понимаю.

Но если я выполняю ANOVA (glm, glmm), я получаю анализ таблицы отклонений и не получаю результатов, сравнивающих модели.

Как мне получить желаемый результат, сравнив таким образом обе модели?

Заранее спасибо, Коэн


r anova glm
person Koentjes    schedule 02.04.2013    source источник

Ответы (2)


arrow_upward
0
arrow_downward

Где-то у вас сложилось неверное представление об использовании anova() для этого. Ниже re был уместен с использованием glmmPQL() в пакете MASS. fe подходит с использованием glm() из базы:

> anova(re,fe)
#Error in anova.glmmPQL(re, fe) : 'anova' is not available for PQL fits

Это сообщение является единственной причиной создания anova.glmmPQL().

Смотрите эту ветку для проверки и расплывчатого объяснения:

https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help/2002-July/022987.html

person ndoogan    schedule 02.04.2013
comment
Спасибо за помощь. Если кто-то еще столкнется с этой проблемой, я решил использовать пакет lme4 и выполнить lmer с моей моделью и сравнил это с GLM. Lmer GLMM дает AIC и, таким образом, может использоваться для сравнения обеих моделей через AIC. - person Koentjes; 02.04.2013
comment
Если вы верите в АПК и логистические модели. Найдите книгу по этой теме или хотя бы stats.stackexchange.com/questions/4997/ и stats.stackexchange.com/questions/3984/; или Голос Учителя на tolstoy.newcastle.edu.au/R /help/05/04/2608.html - person Dieter Menne; 02.04.2013
comment
@ user2028748 Хорошо. В некоторых обсуждениях я заметил, что высказывались опасения, что формулировка вероятности между glm() и lmer() может отличаться. Вы сталкивались с этим? Если да, нашли решение? - person ndoogan; 02.04.2013
comment
@ndoogan Да, это правда. Они могут отличаться. Тем не менее, я читал, что вы все еще можете использовать его для сравнения. Хотя этого сравнения AIC недостаточно для решения, какая модель является лучшей, но это приблизительная оценка. Я использовал AIC, очень низкое значение моего случайного фактора в glmm и едва смещающиеся значения оценок параметров при сравнении glmm с glm в качестве других аргументов, чтобы удалить мой случайный фактор из glmm и, таким образом, решить, что glm будет лучшей моделью. для моих данных. - person Koentjes; 03.04.2013

arrow_upward
0
arrow_downward

просто anova не работает с glmmPQL, вам нужно использовать glmer из пакета lme4, чтобы иметь возможность использовать anova.

person useR    schedule 15.04.2019