以指定用作GLMM或随机效应LME

我试图适应R.我有很大的血统和基因型数据广义线性混合模型系列ID。我尝试这样做：以指定用作GLMM或随机效应LME

m1 <- lmer(Final_sx~(1 | ID)+cohort2+cohort3+cohort4+sex, 
      data=solar_new_phen,family=poisson)

它给我留言：

的随机效果的聚合因子的水平数是等于为n，观测的数量

我在大多数教程中看到人们使用ID作为聚类变量。在亲情包，以及在lmekin功能是这样的：

rand.eff=formula(paste("~1|",sub.ID)) 
fit <- try(lmekin(fixed=fix.eff,data=x,random = rand.eff,varlist=list(kmat)))

我应该使用单独的ID或家庭ID作为随机效应？我很困惑。我有家谱，我想我应该使用Family ID作为聚类变量。如果有人能够引导我对关于随机效应的小解释，那将是很棒的。

来源

2012-07-24 user1388113

[此问题]（http://stats.stackexchange.com/q/18563/3601）在上交叉验证是相关的并可能有所帮助。 – Aaron 2012-07-24 18:49:41

如果您想要为家庭估算单独的方差分量，那么您应该可以使用公式的随机效应部分的“家族ID”。如果您希望您的回答在家庭中相关，例如（可能会这样），这是有道理的。如果每个人都有多次观察，你可以（另外）包括一个可能与家庭水平随机效应相关的个体水平随机效应。它不会出现你做的。我会重新格式化你的问题，并问stats.stackexchange.com如果你的问题是更多的统计性质。 – lockedoff 2012-07-24 19:02:03

因为你可能只有一行ID！为此，您需要许多obs为1 ID

来源

2014-08-07 15:31:47 KOKONUT

以指定用作GLMM或随机效应LME

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