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r - 在 r-project 中使用 lmer() 诊断混合效应逻辑回归模型

转载作者：行者123 更新时间：2023-12-04 15:26:05

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我正在尝试对下面的混合效应逻辑回归模型进行诊断。

mod <- lmer(CEever ~    (1|SL)  
        + birthWeightCat 
        + AFno
        + FRAgeY*factor(genCat)
        + damGirBir
        + factor(YNSUPPLEM), 
        data=Data,  family="binomial")

该模型的数据格式如下:

head(data)

         CalfID CEever birthWeightCat AFno FRAgeY damGirBir YNSUPPLEM
305 CA010110001      1            <20    2     48     140.0         1
306 CA010110002      1          21-25    1     45     144.0         0
307 CA010110004      0          21-25    1     47     151.5         0
308 CA010110005      0            <20    2     71     147.0         0
309 CA010110006      0            <20    1     57     141.5         1
310 CA010110007      0            <20    1     53     141.5         1

我可以绘制残差:

res <- resid(mod) 
plot(res)

.... 但无法获得杠杆或库克距离和 Dfbeta 的值。

首先是这些用于此模型类型的有用技术，然后是人们使用哪些代码来获取这些值。

最佳答案

看看 influence.ME package在克兰。

关于r - 在 r-project 中使用 lmer() 诊断混合效应逻辑回归模型，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/7810336/

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