Estoy usando el lme4 paquete en R para hacer algunas logística de efectos mixtos de modelado.
Mi entendimiento es que la suma de cada uno de efectos aleatorios, debe ser igual a cero.
Cuando hago juguete lineal mixto-modelos de uso lmer, el de efectos aleatorios son generalmente < $10^{-10}$ que confirma mi creencia de que la colSums(ranef(model)$groups) ~ 0
Pero en juguete de los modelos binomial (y en los modelos de mi binomio de datos) algunos de los efectos aleatorios suma a ~0.9.
Debería estar preocupado? ¿Cómo debo interpretar esto?
Aquí es lineal juguete ejemplo
toylin<-function(n=30,gn=10,doplot=FALSE){
require(lme4)
x=runif(n,0,1000)
y1=matrix(0,gn,n)
y2=y1
for (gx in 1:gn)
{
y1[gx,]=2*x*(1+(gx-5.5)/10) + gx-5.5 + rnorm(n,sd=10)
y2[gx,]=3*x*(1+(gx-5.5)/10) * runif(1,1,10) + rnorm(n,sd=20)
}
c1=y1*0;
c2=y2*0+1;
y=c(t(y1[c(1:gn),]),t(y2[c(1:gn),]))
g=rep(1:gn,each=n,times=2)
x=rep(x,times=gn*2)
c=c(c1,c2)
df=data.frame(list(x=x,y=y,c=factor(c),g=factor(g)))
(m=lmer(y~x*c + (x*c|g),data=df))
if (doplot==TRUE)
{require(lattice)
df$fit=fitted(m)
plot1=xyplot(fit ~ x|g,data=df,group=c,pch=19,cex=.1)
plot2=xyplot(y ~ x|g,data=df,group=c)
print(plot1+plot2)
}
print(colMeans(ranef(m)$g))
m
}
En este caso, el colMeans que siempre salgan $<10^{-6}$
Aquí es un binomio de juguete ejemplo (que me gustaría compartir mis datos reales, sino que está siendo sometido para su publicación, y no estoy seguro de lo que la revista política sobre la publicación de antemano):
toybin<-function(n=100,gn=4,doplot=FALSE){
require(lme4)Ahora el colMeans a veces salen por encima de 0.3, y definitivamente más alto, en promedio, que el lineal ejemplo.
