Question

我正在使用二项式GLMM来检查一段时间内某个站点上个人的存在（＃小时/天）之间的关系。由于每天都会对几个人进行测量，因此我对个人ID进行了随机拦截。

例如

presence <- cbind(hours, 24-hours)
glmer(presence ~ time + (1 | ID), family = binomial)

我也希望将ID用作随机斜率，但是我不知道如何将其添加到模型中。我尝试了以下两种不同的方法，但是我不确定哪种方法正确。

glmer(presence ~ time + (1 + ID), family = binomial)
Error: No random effects terms specified in formula

glmer(presence ~ time + (1 + ID | ID), family = binomial)
Error: number of observations (=1639) < number of random effects (=5476) for term (1 + ID | ID); the random-effects parameters are probably unidentifiable

Answer 1

您不能为ID设置随机斜率，而不能将ID作为（二级）分组变量（有关详细信息，请参见此文档：https://cran.r-project.org/web/packages/lme4/lme4.pdf）。

分组变量在以下模型中为ID，用作指定随机效果的变量。 model_1给出ID变量的随机截距。 model_2给出time变量的随机截距和随机斜率。换句话说，model_1允许presence和time之间的关系的截距随ID变化（斜率保持相同），而model_2允许使得截距和斜率都随ID的变化而变化，因此presence和time之间的关系（即斜率）对于每个人（ID ）。

model_1 = glmer(presence ~ time + (1 | ID), family = binomial)

model_2 = glmer(presence ~ time + (1 + time | ID), family = binomial)

我还建议：

Snijders，T.A. B.和Bosker，R.J.（2012）。多级分析：基本和高级多级建模简介（第二版）：Sage。

在二项式混合模型中包括随机斜率

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