Ich führe ein verallgemeinertes lineares gemischtes Modell in R für eine binäre Antwortvariable und erhalte eine Fehlermeldung.Verallgemeinerter linearer gemischter Modellfehler (binäre Antwort)
Mein Code ist:
library('lme4')
m1<-glmer(data=mydata, REPRODUCE~F1TREAT*SO+(1|LINE/MATERNAL_ID), family=binomial)
Wo REPORDUCE = binär, F1TREAT und SO = Faktor jeweils mit 2 Ebenen. Dies gibt die Warnung zurück:
Das Objekt 'm1' erscheint jedoch immer noch in meiner Werteliste. Typisierung:
summary(m1)
gibt den Fehler:
Error in diag(vcov(object, use.hessian = use.hessian)) :
error in evaluating the argument 'x' in selecting a method for function 'diag':
Error in solve.default(h) :
Lapack routine dgesv: system is exactly singular: U[5,5] = 0
Hat jemand eine Idee, was das Problem ist? Lustigerweise kann ich das Modell gut laufen lassen, wenn ich die Variable 'SO' ausschließe.
Edit:
with(mydata,table(REPRODUCE,F1TREAT,SO))
, , SO = o
F1TREAT
REPRODUCE control stress
0 61 167
1 125 8
, , SO = s
F1TREAT
REPRODUCE control stress
0 0 0
1 186 172
Die Ergebnisse eines GLM sind: Call: glm (Formel = REPRODUZIEREN ~ F1TREAT * SO, Familie = binomische, data = mydata)
Deviance Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-1.49323 -0.30592 0.00005 0.00005 2.48409
Coefficients:
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) 0.7174 0.1562 4.594 4.36e-06 ***
F1TREATstress -3.7560 0.3942 -9.529 < 2e-16 ***
SOs 19.8486 1300.0538 0.015 0.988
F1TREATstress:SOs 3.7560 1875.5931 0.002 0.998
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
Null deviance: 898.27 on 718 degrees of freedom
Residual deviance: 300.37 on 715 degrees of freedom
AIC: 308.37
Number of Fisher Scoring iterations: 19
zu tun 'SO' kollinear mit einer der anderen Variablen im Modell. Ich schlage vor, (1) das Internet nach etwas wie "check for collinearity" (2) zu suchen, stellen Sie Ihre Frage (mit vollem Datensatz) auf http://stats.stackexchange.com/. – bdemarest
meine festen Effekte sind beide Faktoren mit 2 Ebenen. Ich bin mir nicht sicher, ob ich Kollinearität mit Faktoren haben kann? Genauso, wenn ich F1TREAT entferne, ist SO der einzige verbleibende feste Effekt. Das Modell wird immer noch nicht ausgeführt und ich erhalte die gleichen Fehlermeldungen –
Es ist ein wenig schwierig, das Problem zu erraten, ohne die Daten zu sehen. Was sind die Ergebnisse von 'mit (Mydata, Tabelle (REPRODUCE, F1TREAT, SO))'? –