如何解决一个随机效应 GLMER 中的多列
我试图找出不同畜群中动物传染性特征的差异。每个牛群包含来自 5 个不同种系的固定数量的后代。
数据示例:
羊群 | S | C | DeltaT | 我 | sir1 | I1 | sire2 | I2 | sire3 | I3 | sire4 | I4 | sir5 | I5 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | 20 | 0 | 14 | 1 | 13 | 0 | 26 | 0 | 46 | 0 | 71 | 0 | 91 | 1 |
1 | 1 | 0 | 14 | 5 | 13 | 1 | 26 | 0 | 46 | 2 | 71 | 1 | 91 | 1 |
18 | 4 | 0 | 14 | 13 | 2 | 5 | 52 | 4 | 84 | 2 | 87 | 2 | 98 | 0 |
19 | 11 | 3 | 14 | 27 | 2 | 6 | 13 | 7 | 18 | 3 | 46 | 5 | 85 | 6 |
牧群是牧群名称。 S 是牛群中易感动物的数量,C 是时间间隔内的病例数。 DeltaT 是时间间隔长度。 Sire# 是牛群中公牛的 ID。 I#是对应Sire#的受感染后代的数量。
这意味着sire1列的前两行中有一个sireID“13”。指与最后一排的sire2中的“13”相同的父亲。在 lme4 的 glmer 中将这 5 个公牛包含在一个随机效果中,这让我遇到了麻烦。
我试过了:
glmer(data = GLMM_Data,cbind(C,S-C) ~ (1 | Herd) + (1| (I1 | sire1) + (I2 | sire2) + (I3 | sire3) + (I4 | sire4) + (I5 | sire5)),offset = log(GLMM_Data$I/nherds * GLMM_Data$DeltaT),family = binomial(link="cloglog"))
这给出了错误。因此,任何将这 10 列组合在一个随机因子中的帮助都非常受欢迎。提前致谢。
附言我知道我的偏移量,家庭和公式的左侧正在工作,因为敏感性分析正在起作用
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