GLMM模型中的错误，用于评估R中的交叉和嵌套计数数据

Question

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我需要了解哪些因素可以解释指令的实现。我的设计包括2级生物地理区域，生物地理区域内的嵌套变量 - 海洋子单元 - 在每个生物地理区域级别和标准（16级）和组（11级）内有3个级别。每个海事子单元包括有关标准和组的计数。我所有的因素都是绝对的。

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数据帧的一个例子是：

Biog_Reg Marine.Sub.Unit Criteria Group Count

凯尔特海FR_Celtic Seas 1.1海底栖息地1

凯尔特海FR_Celtic Seas 1.1鱼15

凯尔特海FR_Celtic Seas 1.1海洋哺乳动物6

凯尔特海FR_Celtic Seas 1.1海龟6

凯尔特海FR_Celtic Seas 1.1远洋栖息地0

凯尔特海FR_Celtic Seas 1.1 Plankton 0

凯尔特海FR_Celtic Seas 1.1 Rock＆Biogenic Reef 0

凯尔特海FR_Celtic Seas 1.1 Seabirds 14

凯尔特海FR_Celtic Seas 1.1沉积栖息地1

凯尔特海FR_Celtic Seas 1.2 Fish 0

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由于我正在处理嵌套计数数据，并且我想访问所有正确的交互，我正在尝试使用GLMM来执行分析。我测试了几个型号，但最完整的包括以下设计：

Model3 < - glmer（Count~Biog_Reg + Criteria + Group + Biog_Reg：Criteria + Biog_Reg：Group +（1 | Marine.Sub.Unit / Biog_Reg），family = poisson（），data = sum）

（我明白转而使用下面的模型会更容易，但它根本不会运行：Model3 < - glmer（Count~Biog_Reg * Criteria * Group +（1 | Marine.Sub.Unit / Biog_Reg），family = poisson（ ），data = sum））

但是，该模型需要很长时间才能解决，当它发生时，会提供以下错误：

“默认情况下未显示相关矩阵，如p = 54> 12.如果需要，则使用print（x，correlation = TRUE）或vcov（x）收敛代码：0无法评估缩放梯度模型未能收敛：退化Hessian with 2个负特征值无法在10000次评估中收敛警告消息：1：在vcov.merMod中（对象，use.hessian = use.hessian）：由有限差分Hessian计算的方差 - 协方差矩阵不是正定的或包含NA值：下降回到RX估计的var-cov“

我在GLM中比较新，所以我有几个问题：

1. 我是否有类型的模型和模型语法正确？我的变量是自然嵌套的，即每个海洋子单元只属于两个Biogeogrpahic区域之一，所以更简单的anova能解决这个问题吗？
2. 尽管存在错误，但该模型可单独为每个因素的每个级别提供结果。如果模型正确，我如何获得因子的结果？
3. 我是否应该将海洋分队内的标准和群体嵌套，虽然它们不是ramdom，但它们是否仍然存在？如果是这样，sintaxe是怎么回事？
4. 我应该考虑Hurdle型号吗？

我已经阅读了大量的信息，但考虑到：“Schielzeth，H。和Nakagawa，S。（2013），设计嵌套：混合模型时代的模型拟合和解释。”我应该选择具有泊松分布的混合模型和GLMM。这应该处理计数数据。我遇到了很多类似的问题，但没有一个具体回答我的怀疑。

请帮忙！！！

Answer 1

您已经提出了很多问题，只需要更多阅读。例如，看起来您将嵌套变量包含为嵌套随机效果而不是固定效果（截距在Marine.Sub.Unit和Marine.Sub.Unit中的Biog_Reg之间变化）。在选择使用混合模型之前，了解固定效应和随机效应之间的区别至关重要。如果你想要包含随机效果，我建议从Ben Bolker的GLMM FAQ document和他惊人的Worked Examples开始。

您可能还需要进行似然比检验，以确定您感兴趣的固定变量是否会对计数数据产生任何影响。

希望有助于您找到正确的方向。