r - lmer 但不是 glmer : Error in checkNlevels(reTrms$flist, n = n, control) 错误的解释:

Question

我有一个像这样的模型:

lmer(y ~ x + z + (1|g) + (1|dummy) , data = dat)

其中dummy是考虑过度分散的个体水平随机效应，即factor(1:nrow(dat))

运行此程序时，出现以下我不明白的错误。这是否意味着我的模型过度拟合了？

Error in checkNlevels(reTrms$flist, n = n, control) : number of levels of each grouping factor must be < number of observations

当我使用 poisson 系列运行此模型时，我不会收到此错误，例如

glmer(y ~ x + z + (1|g) + (1|dummy) , data = dat, family = poisson)

我知道个体水平的随机效应在高斯 GLMM 中甚至可能没有意义，但我想知道泊松示例是否向我隐藏了某些内容，表明模型过度拟合？

Answer 1

过度离散在正态模型中实际上并不是一个有用的概念，因为它已经拟合了观察级别变异性的方差。因此，错误消息告诉您在观察级别不能有分组因素。从这个意义上说，是的，您正在尝试过度拟合您的模型。

然而，在泊松(或其他glm)模型中，它确实有意义，因为观察水平的变异性是根据glm中的方差项固定的，因此添加额外的方差确实有意义模型的术语，以解释观察水平上的任何额外变异性。因此， glmer 不会执行与 lmer 相同的检查。