我通常与 lme4
包,但 glmmTMB
软件包越来越适合处理高度复杂的数据(比如过度分散和零膨胀)。
是否有办法从以下数据中提取后验模式和可信区间
glmmTMB
模型。 类似于lme4
模型(例 此处).
详细情况。
我正在使用计数数据(有 此处),是零膨胀和过度分散的,具有随机效应。最适合处理这类数据的软件包是 glmmTMB
(详情 此处). (注意两个异常值。euc0==78
和 np_other_grass==20
).
数据是这样的。
euc0 ea_grass ep_grass np_grass np_other_grass month year precip season prop_id quad
3 5.7 0.0 16.7 4.0 7 2006 526 Winter Barlow 1
0 6.7 0.0 28.3 0.0 7 2006 525 Winter Barlow 2
0 2.3 0.0 3.3 0.0 7 2006 524 Winter Barlow 3
0 1.7 0.0 13.3 0.0 7 2006 845 Winter Blaber 4
0 5.7 0.0 45.0 0.0 7 2006 817 Winter Blaber 5
0 11.7 1.7 46.7 0.0 7 2006 607 Winter DClark 3
这个... glmmTMB
模型。
model<-glmmTMB(euc0 ~ ea_grass + ep_grass + np_grass + np_other_grass + (1|prop_id), data = euc, family= nbinom2) #nbimom2 lets var increases quadratically
summary(model)
confint(model) #this gives the confidence intervals
我通常会如何提取后验模式和可信区间。lmer
glmer
模型。
#extracting model estimates and credible intervals
sm.model <-arm::sim(model, n.sim=1000)
smfixef.model = sm.model@fixef
smfixef.model =coda::as.mcmc(smfixef.model)
MCMCglmm::posterior.mode(smfixef.model) #mode of the distribution
coda::HPDinterval(smfixef.model) #credible intervals
#among-brood variance
bid<-sm.model@ranef$prop_id[,,1]
bvar<-as.vector(apply(bid, 1, var)) #between brood variance posterior distribution
bvar<-coda::as.mcmc(bvar)
MCMCglmm::posterior.mode(bvar) #mode of the distribution
coda::HPDinterval(bvar) #credible intervals
大部分的答案。
arm::sim()
正在做。library(MASS)
pp <- fixef(model)$cond
vv <- vcov(model)$cond
samp <- MASS::mvrnorm(1000, mu=pp, Sigma=vv)
然后使用你上面的其他方法)。
library(tmbstan)
library(rstan)
library(coda)
library(emdbook) ## for lump.mcmc.list(), or use runjags::combine.mcmc()
t2 <- system.time(m2 <- tmbstan(model$obj))
m3 <- rstan::As.mcmc.list(m2)
lattice::xyplot(m3,layout=c(5,6))
m4 <- emdbook::lump.mcmc.list(m3)
coda::HPDinterval(m4)
它可能有助于了解 theta
一列 m4
是组间标准标准差的对数......。
(见 vignette("mcmc", package="glmmTMB")
以获取更多信息...)
我想Ben已经回答了您的问题,所以我的回答对讨论没有什么帮助......。也许只有一件事,因为你在评论中写道,你对组内和组间的差异感兴趣。您可以通过以下方式获得这些信息 parameters::random_parameters()
如果我没有理解错你要找的东西)。请看下面的例子,它首先从一个多变量正态生成模拟样本(就像Ben的例子一样),然后给你一个随机效应方差的摘要......
library(readr)
library(glmmTMB)
library(parameters)
library(bayestestR)
library(insight)
euc_data <- read_csv("D:/Downloads/euc_data.csv")
model <-
glmmTMB(
euc0 ~ ea_grass + ep_grass + np_grass + np_other_grass + (1 | prop_id),
data = euc_data,
family = nbinom2
) #nbimom2 lets var increases quadratically
# generate samples
samples <- parameters::simulate_model(model)
#> Model has no zero-inflation component. Simulating from conditional parameters.
# describe samples
bayestestR::describe_posterior(samples)
#> # Description of Posterior Distributions
#>
#> Parameter | Median | 89% CI | pd | 89% ROPE | % in ROPE
#> --------------------------------------------------------------------------------
#> (Intercept) | -1.072 | [-2.183, -0.057] | 0.944 | [-0.100, 0.100] | 1.122
#> ea_grass | -0.001 | [-0.033, 0.029] | 0.525 | [-0.100, 0.100] | 100.000
#> ep_grass | -0.050 | [-0.130, 0.038] | 0.839 | [-0.100, 0.100] | 85.297
#> np_grass | -0.020 | [-0.054, 0.012] | 0.836 | [-0.100, 0.100] | 100.000
#> np_other_grass | -0.002 | [-0.362, 0.320] | 0.501 | [-0.100, 0.100] | 38.945
# or directly get summary of sample description
sp <- parameters::simulate_parameters(model, ci = .95, ci_method = "hdi", test = c("pd", "p_map"))
sp
#> Model has no zero-inflation component. Simulating from conditional parameters.
#> # Description of Posterior Distributions
#>
#> Parameter | Coefficient | p_MAP | pd | CI
#> --------------------------------------------------------------
#> (Intercept) | -1.037 | 0.281 | 0.933 | [-2.305, 0.282]
#> ea_grass | -0.001 | 0.973 | 0.511 | [-0.042, 0.037]
#> ep_grass | -0.054 | 0.553 | 0.842 | [-0.160, 0.047]
#> np_grass | -0.019 | 0.621 | 0.802 | [-0.057, 0.023]
#> np_other_grass | 0.019 | 0.999 | 0.540 | [-0.386, 0.450]
plot(sp) + see::theme_modern()
#> Model has no zero-inflation component. Simulating from conditional parameters.
# random effect variances
parameters::random_parameters(model)
#> # Random Effects
#>
#> Within-Group Variance 2.92 (1.71)
#> Between-Group Variance
#> Random Intercept (prop_id) 2.1 (1.45)
#> N (groups per factor)
#> prop_id 18
#> Observations 346
insight::get_variance(model)
#> Warning: mu of 0.2 is too close to zero, estimate of random effect variances may be unreliable.
#> $var.fixed
#> [1] 0.3056285
#>
#> $var.random
#> [1] 2.104233
#>
#> $var.residual
#> [1] 2.91602
#>
#> $var.distribution
#> [1] 2.91602
#>
#> $var.dispersion
#> [1] 0
#>
#> $var.intercept
#> prop_id
#> 2.104233
创建于 2020-05-26 由 重读包 (v0.3.0)