r - lme4 中混合效应逻辑回归的 glmulti 语法

Question

我正在尝试比较包含我数据集中所有变量的各种混合效应逻辑(或某些结果 Gamma )模型的 AIC(或 AICc)值，可在此处下载其简化版本:https://drive.google.com/file/d/1YO17J7Dx1cFD0Wf3fNGe-a37ccTKyWNp/view?usp=sharing .但是我是 glmulti 的新手并且只使用 lme4 一个月左右，所以我相信我做错了一些事情:

我已经建立了包含所有变量的初始模型，如下所示:

data_reprex <- read_csv("reprex_glmulti_data.csv")


data_reprex <- within(data_reprex, {
  Dog <- factor(Dog) 
  Box <-factor(Box)
  Sex <- factor(Sex)
  Group <- factor(Group)
  Breedtype <- factor(Breedtype)
  OwnerSeverity <- factor(OwnerSeverity, levels = c("None", "Mild", "Moderate", "Severe"))
})


outcome_model <- glmer(SuccessBinary ~ Interval + Box + Trial + Age + Sex + Breedtype + OwnerSeverity +
                         Group + Group*Interval + Group*Box + Group*Trial + Group*Age + Group*Sex + Group*Breedtype 
                       + (1 | Dog), data = data_reprex, family = binomial, nAGQ=100)

模型运行良好(除了我已经调查过的一些警告)。但是，我想为具有这些变量的每种组合的模型运行 glmulti 以确定最佳模型，并根据我在网上找到的各种示例尝试了几种不同形式的语法，但这些都不起作用(我也尝试过更改标准和“confsetsize”设置):

attempt1 <- glmulti(SuccessBinary ~ Interval + Box + Trial + Age + Sex + Breedtype + OwnerSeverity +
         Group + (1 | Dog), data=data_reprex,
       level=1, fitfunction=glmer, family= binomial, crit="aicc", confsetsize=150)

attempt2 <- glmulti(SuccessBinary ~ Interval + Box + Trial + Age + Sex + Breedtype + OwnerSeverity +
                      Group + (1 | Dog), data=data_reprex,
                    level=1, fitfunction=glmer, crit="aicc", confsetsize=150)


attempt3 <- glmulti(outcome_model, level=2, fitfunction=glmer, crit=AICc)

attempt4 <- glmulti(outcome_model, level=2, crit=AICc)

错误信息包括:

Improper call of glmulti.

Error in .subset2(x, i, exact = exact) : 
  attempt to select less than one element in get1index

我有时也会收到警告消息，例如:

 In Ops.factor(Interval + Box + Trial + Age + Sex + Breedtype + OwnerSeverity,  :
  ‘+’ not meaningful for factors

In Ops.factor(Interval + Box + Trial + Age + Sex + Breedtype + OwnerSeverity +  : ‘|’ not meaningful for factors

我假设这是一个语法问题，我需要更改代码的结构，因为我使用的是 logistic glmer 而不是像我在网上找到的大多数示例那样的 glm，并且从文档中我相信 glmulti应该与 lme4 的模型兼容。请有人告诉我如何构建它以便它运行吗？ (此外，是否有一种相对直接的方法来仅包含与变量“Group”的交互而不是与所有其他变量的交互？)

编辑:作为最后的尝试，我也尝试使用此处提供的建议(尽管我想我可能有点困惑):glmulti and liner mixed models使用以下代码，但这也不起作用:

glmer2.glmulti <- setMethod('getfit', 'merMod', function(object, ...) {
  summ=summary(object)$coef
  summ1=summ[,1:2]
  if (length(dimnames(summ)[[1]])==1) {
    summ1=matrix(summ1, nr=1, dimnames=list(c("(Intercept)"),c("Estimate","Std. Error")))
  }
  cbind(summ1, df=rep(10000,length(fixef(object))))
})

attempt5 <- glmulti(SuccessBinary ~ Interval + Box + Trial + Age + Sex + Breedtype + OwnerSeverity +
                      Group + (1 | Dog), data=data_reprex,
                    level=1, fitfunction=glmer2.glmulti, family=binomial, crit="aicc", confsetsize=150)

提前致谢!

Answer 1

我自己也很困惑，还尝试将 glmulti 应用于装有 glmmTMB 的混合效果模型，但得到的错误消息与您所做的非常相似。我没能让它与 glmulti 一起工作，但似乎功能从 MuMIn 包中挖掘出来 here正在为我工​​作。也许你可以试试这个？ (如果您还没有找到解决方案)。