6
Estoy tratando de realizar diagnósticos sobre el modelo de regresión logística de efectos mixtos a continuación.Diagnósticos para un modelo de regresión logística de efectos mixtos utilizando lmer() en el proyecto r
mod <- lmer(CEever ~ (1|SL)
+ birthWeightCat
+ AFno
+ FRAgeY*factor(genCat)
+ damGirBir
+ factor(YNSUPPLEM),
data=Data, family="binomial")
Los datos de este modelo es de la forma:
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
puedo trazar los residuos:
res <- resid(mod)
plot(res)
.... pero no pueden conseguir valores de apalancamiento o Distancia de Cook y Dfbeta.
En primer lugar, están estas técnicas útiles para usar con este tipo de modelo y, en ese caso, ¿qué código han utilizado las personas para obtener estos valores?
Hola, yo ya había intentado utilizar este paquete, que parece funcionar para lineal, pero no para modelos logísticos de efectos mixtos. Lo estaba usando de la siguiente manera: alt.est <- estex (modJ, "SL") Error en UseMethod ("fixef"): no aplicable el método para 'fixef' aplicado a un objeto de clase "mer" Error en which (substr (nombres (fixef (modelo)), 1, 6)! = "estex."): error al evaluar el argumento 'x' al seleccionar un método para la función 'que' – user999366
Al no haber usado este foro, de alguna manera arruinó la respuesta anterior! Quería decir muchas gracias por su pronta respuesta y ¿sabes qué estoy haciendo mal en el código anterior utilizando estex(). (He incluido el mensaje de error obtenido anteriormente.) El formato anterior fue un desastre, lo siento mucho. – user999366