Question

我是一个R菜鸟，我希望你能帮助我：

我正在尝试分析R中的数据集，但我不确定如何解释summary(glmer(...))的输出并且文档不是很大的帮助：

> data_chosen_stim<-glmer(open_chosen_stim~closed_chosen_stim+day+(1|ID),family=binomial,data=chosenMovement)
> summary(data_chosen_stim)
Generalized linear mixed model fit by maximum likelihood (Laplace Approximation) ['glmerMod']
 Family: binomial ( logit )
Formula: open_chosen_stim ~ closed_chosen_stim + day + (1 | ID)
   Data: chosenMovement

     AIC      BIC   logLik deviance df.resid 
    96.7    105.5    -44.4     88.7       62 

Scaled residuals: 
    Min      1Q  Median      3Q     Max 
-1.4062 -1.0749  0.7111  0.8787  1.0223 

Random effects:
 Groups Name        Variance Std.Dev.
 ID     (Intercept) 0        0       
Number of obs: 66, groups: ID, 35

Fixed effects:
                    Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept)           0.4511     0.8715   0.518    0.605
closed_chosen_stim2   0.4783     0.5047   0.948    0.343
day                  -0.2476     0.5060  -0.489    0.625

Correlation of Fixed Effects:
            (Intr) cls__2
clsd_chsn_2 -0.347       
day         -0.916  0.077

我理解它背后的GLM，但我看不到自变量的权重及其误差范围。

Answer 1

更新：weights.merMod已有type参数...

我认为您正在寻找weights(object,type="working")。

我相信这些是你的符号中W的对角元素？

这里有一个简单的例子，它匹配glm和glmer的结果（因为随机效应是假的，得到的估计方差为零，固定效应，权重等等收敛到相同的值。）

请注意，weights()访问者默认返回之前的权重（对于下面的示例，这些权重都等于1）。

示例（来自?glm）：

 d.AD <- data.frame(treatment=gl(3,3),
                    outcome=gl(3,1,9),
                    counts=c(18,17,15,20,10,20,25,13,12))
 glm.D93 <- glm(counts ~ outcome + treatment, family = poisson(),
                data=d.AD)
 library(lme4)
 d.AD$f <- 1  ## dummy grouping variable
 glmer.D93 <- glmer(counts ~ outcome + treatment + (1|f),
                    family = poisson(),
                    data=d.AD,
                    control=glmerControl(check.nlev.gtr.1="ignore"))

固定效果和重量相同：

 all.equal(fixef(glmer.D93),coef(glm.D93))  ## TRUE
 all.equal(unname(weights(glm.D93,type="working")),
                  weights(glmer.D93,type="working"),
           tol=1e-7)   ## TRUE

解释R中的摘要输出（glmer（...））

1 个答案: