Блог

Главная - Вопросы по программированию - Почему один и тот же набор данных работает для модели случайного перехвата, но не для модели случайного наклона?

Почему один и тот же набор данных работает для модели случайного перехвата, но не для модели случайного наклона?

#r #multi-level #multilevel-analysis

Вопрос:

Мой набор данных: DFL

 names(DFL)
"id"    "group"  "year"  "score"

идентификатор: индивидуальный идентификатор; группа: лечение или контроль, код фиктивный.

Я могу запустить модель роста случайного перехвата, как:

 RI <- lmer(score ~ group   year   group:year   (1|id), data=DFL)

Но не могу запустить модель роста со случайным уклоном, вот мой код:

 RS <- lmer(score ~ group   year   group:year   (year|id), data=DFL)

Вот ошибка из R:

 > M4 <- lmer(score ~ group   year   group:year   (year|id), data=DFL)
Error: number of observations (=277) <= number of random effects (=297) for     term (year | id); the random-effects parameters and the residual variance (or scale parameter) are probably unidentifiable

Это почему?

Комментарии:

1. Старый вопрос сейчас, но задумывались ли вы о том, что у вас слишком много групп в сочетании факторов year|id ? Самое большее, вы можете получить 1 случайный эффект за наблюдение, и если количество уникальных группировок превысит это, у вас возникнут проблемы. например sum(table(na.omit(DFL)$year, na.omit(DFL)$id) > 0)) > nrow(na.omit(DFL)) , если.

Метки: ,