如何解决如何向混合模型添加偏移
我有一个数据集,其中包含来自为期4周的试验的母牛的步数,其中每只动物在第2周开始时都接受了治疗A或治疗B的照射,我想知道这两个治疗组的步速如何与第1周相比,每周都有变化。
如何为模型添加偏移量?
我在添加偏移量之前运行的模型是这样的:
mod.1 <- glmmTMB(Step.count ~ Week*Treatment + (1|Cow.ID),data = data.df,family = poisson)
这是我的数据示例
data.1 <- data.frame(Cow.ID = rep(1,20),Week = sample(c(1,2,3,4),20,replace = TRUE),Treatment = sample(c("infected"),Step.count = rpois(20,60.1))
data.2 <- data.frame(Cow.ID = rep(2,60.1))
data.3 <- data.frame(Cow.ID = rep(3,Treatment = sample(c("non-infected"),60.1))
data.4 <- data.frame(Cow.ID = rep(4,60.1))
sample.df <- rbind(data.1,data.2,data.3,data.4)
解决方法
不用说一个数据示例就很难说,但是假设您拥有这样的数据名人
library(dplyr)
cows <- tibble(
Cow.Id = rep(1:4,times = 5),Week = rep(1:5,each = 4),Step.count = floor(runif(20,100,200)),Treatment = rep(c('A','B','A','B'),)
然后,您可以像这样轻松地为每头母牛计算Step.count.offset
列:
cows.clean <- cows %>%
group_by(Cow.Id) %>%
arrange(Week) %>%
mutate(
Step.count.offset = Step.count - first(Step.count)
) %>%
ungroup()
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