- html - 出于某种原因,IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好?
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
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$flist, n = n, control) : number of levels of each grouping factor must be < number of observations
当我使用 poisson
系列运行此模型时,我不会收到此错误,例如
glmer(y ~ x + z + (1|g) + (1|dummy) , data = dat, family = poisson)
我知道个体水平的随机效应在高斯 GLMM 中甚至可能没有意义,但我想知道泊松示例是否向我隐藏了某些内容,表明模型过度拟合?
最佳答案
过度离散在正态模型中实际上并不是一个有用的概念,因为它已经拟合了观察级别变异性的方差。因此,错误消息告诉您在观察级别不能有分组因素。从这个意义上说,是的,您正在尝试过度拟合您的模型。
然而,在泊松(或其他glm)模型中,它确实有意义,因为观察水平的变异性是根据glm中的方差项固定的,因此添加额外的方差确实有意义模型的术语,以解释观察水平上的任何额外变异性。因此,glmer
不会执行与
lmer
相同的检查。
关于r - lmer 但不是 glmer : Error in checkNlevels(reTrms$flist, n = n, control) 错误的解释:,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/22662870/
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(
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(
我是一名优秀的程序员,十分优秀!