为什么我在运行零膨胀负二项式混合模型时收到“二元运算符的非数字参数”错误？

Question

我正在尝试运行零膨胀负二项式混合模型。我进行了一项实验，给成年蜗牛提供富磷饮食和贫磷饮食 (

P

)。这些蜗牛都来自不同的科；有10个家庭(

Lineages

)。我们还有 3 个倍性水平（二倍体、三倍体、四倍体）。谱系是一个随机因素，并且总是嵌套在倍性水平之下。例如，谱系 A 只能是二倍体。它永远不可能是三倍体或四倍体。我的因变量是胚胎计数，它是零膨胀的，最高胚胎数量是 49。我们测量了成年长度 (

Length

)，因为它与胚胎数量有显着的线性关系。

这是我的代码：

model5 <- zeroinfl(Embryonumber ~ (Ploidy/1|Lineage) + P:Ploidy + Length,
  data = x, dist = "negbin")
summary(model5)

我认为我要求 R 运行的是一个零膨胀负二项式混合模型。依赖的是胚胎数量。倍性和 P 是固定因素，我将它们作为独立因素及其相互作用包括在内。长度是一个协变量。谱系是随机的并且嵌套在倍性中 - 谱系不能也不应该是独立的。

但是我收到此错误：

Error in Ploidy/1 : non-numeric argument to binary operator

我这里有两个想法：1）我的数据格式错误或2）编码嵌套在固定因子错误中的随机因子。

当我运行数据摘要时 (

summary (data)

)，我收到：

     Lineage             Ploidy               P             SnailLetterSymbol      Length       Embryonumber   
 Length:99          Length:99          Length:99          Length:99          Min.   :3.500   Min.   : 0.000  
 Class :character   Class :character   Class :character   Class :character   1st Qu.:4.000   1st Qu.: 2.000  
 Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character   Median :4.100   Median : 6.000  
                                                                             Mean   :4.219   Mean   : 9.364  
                                                                             3rd Qu.:4.500   3rd Qu.:14.000  
                                                                             Max.   :5.000   Max.   :49.000  
    Presence      Standardized residuals
 Min.   :0.0000   Min.   :-1.405440     
 1st Qu.:1.0000   1st Qu.:-0.706935     
 Median :1.0000   Median :-0.299980     
 Mean   :0.7879   Mean   :-0.000001     
 3rd Qu.:1.0000   3rd Qu.: 0.593960     
 Max.   :1.0000   Max.   : 3.461570     

我需要将我的倍性或谱系重新编码为向量吗？

这是有问题的两列，但如果您需要更多，请告诉我：

我不确定我是否使用了正确的嵌套和随机因子语法。我看到大多数小插图中随机和嵌套因素总是在两个因素前面都有 (1 | 。我没有这样做，因为倍数不是随机的，只有谱系是随机的。我已经就如何嵌套随机因素提出了建议： 1 ）https://stats.stackexchange.com/questions/228800/crossed-vs-nested-random-effects-how-do-they-differ-and-how-are-they-specified?noredirect=1&lq=1 2) https://www.muscardinus.be/statistics/nested.html 3）https://rdoodles.rbind.io/2019/11/nested-random-factors-in-mixed-multilevel-or-hierarchical-models/ 4）https://ourcodingclub.github.io/tutorials/mixed-models/#nested

然后我尝试使用普通语法（如链接 2 中所述），但收到错误。代码：

model5 <- zeroinfl(Embryonumber ~ (Ploidy:1|Lineage) + P:Ploidy + Length,
  data = x, dist = "negbin")
summary(model5)

错误：

Error in Ploidy:1 : NA/NaN argument

大家有什么建议吗？ 谢谢！

更新：我已尝试使用以下代码，但仍然收到

Error in Ploidy/Lineage : non-numeric argument to binary operator.

 model4 <- zeroinfl(Embryonumber ~ (1 | Ploidy / Lineage) + P:Ploidy + Length| Presence,
  data = x, dist = "negbin")
summary(model4)

正如评论者建议的那样，我删除了嵌套因子，这对于我的数据来说不是一个合适的模型，但我想至少测试一下该函数是否有效。代码：

model4 <- zeroinfl(Embryonumber ~ (1 | Lineage) + (1 | Ploidy) + P:Ploidy + Length| Presence,
  data = x, dist = "negbin")
summary(model4)

错误：

Error in 1 | Lineage : 
  operations are possible only for numeric, logical or complex types

Answer 1

• zeroinfl

  不处理随机效应，因此公式中唯一的条形 (

  |

  ) 应该是从零通胀模型中分离条件的条形，例如

Embryonumber ~ Lineage + P*Ploidy + Length| Presence

• 如果您确实想在 ZINB 模型中加入随机效应，您可以尝试

  glmmTMB

  ，例如

library(glmmTMB)
glmmTMB(Embryonumber ~ P*Ploidy + Length + (1|Lineage),
    ziformula = ~ Presence,
  data = x, family = "nbinom2")

• 我不建议使用

  Ploidy

  作为随机效应分组变量；对于随机效应分组变量，您需要 (1) 足够的水平来估计组间方差（≥ 5 是典型的经验法则），并且 (2) 您需要水平是可交换的，即可以在不改变模型含义的情况下切换水平，我怀疑这对于倍性来说是不正确的。
• 您无需担心倍性水平内谱系的嵌套，这会自动处理