如何从MCMCglmm中提取随机效果？
MCMCglmm是一种基于马尔可夫链蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo，MCMC）方法的广义线性混合模型（Generalized Linear Mixed Model，GLMM）的R语言包。在MCMCglmm中，提取随机效果可以通过以下步骤实现：
- 安装和加载MCMCglmm包：首先，确保已经安装了MCMCglmm包，并通过
library(MCMCglmm)命令加载包。 - 构建GLMM模型：使用
MCMCglmm()函数构建广义线性混合模型。该函数的参数包括响应变量、固定效应、随机效应和其他模型选项。例如，可以使用以下代码构建一个包含随机效应的模型：
model <- MCMCglmm(response ~ fixed_effects + random_effects, data = your_data)其中，response是响应变量，fixed_effects是固定效应，random_effects是随机效应，your_data是数据集。
- 提取随机效果：使用
ranef()函数提取随机效果。该函数的参数为先前构建的模型对象。例如，可以使用以下代码提取随机效果：
random_effects <- ranef(model)- 查看随机效果：通过打印
random_effects对象，可以查看提取到的随机效果。例如，可以使用以下代码查看随机效果：
print(random_effects)以上步骤描述了如何从MCMCglmm中提取随机效果。请注意，这只是提取随机效果的基本步骤，具体的实现可能因数据和模型的不同而有所变化。对于更详细的信息和更复杂的模型，请参考MCMCglmm的官方文档和示例。
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1回答
我有一个函数可以多次运行MCMCglmm。shuffles <- 1:10library(dplyr) dplyr::bind_rows(., .id = 'shuffle')
ddd 此部分仅提取固定<e
浏览 37提问于2020-10-28得票数 1
我在R中运行了几个MCMCglmm模型，并希望绘制回归估计值以及置信区间。我只对绘制固定效果感兴趣，因为我的随机效应是单个演员，个人接受者和团队--所有这些在统计上都不重要。我的问题是，我应该能够跳过一些代码，通过使用var.idx来指定我只想要绘制某些效果；但这是抛出错误"var.idx: is not a graphical parameter。我的MCMCglmm模型叫做m1.teaching。这是对我有用的代码。sds=m1.coefs.present.r$'
浏览 4提问于2014-06-19得票数 1
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我正在寻找一个类似于在nlme，lme4和brms中使用的ranef()的命令，它将允许我在我的MCMCglmm模型中提取单独的随机效果。在我的数据集中，我有40个提供者，我想为每个提供者提取随机效果，并将它们绘制在毛虫图中。任何建议都是很棒的。谢谢。如果有用，这里是我的MCMCglmm模型：
prior.3 <- list(R = list(R1 = list(V = diag(2), nu = 0.002)),= diag(2), nu =
浏览 11提问于2017-12-02得票数 5
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我需要从我的模型中提取出随机效应的后验估计值和间隔。library(MCMCglmm)sm.surv(Chick)时，在第二行代码中会出现以下错误：smranef.surv=as.mcmc(smranef.surv)
mcm
浏览 5提问于2019-11-24得票数 2
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我在MCMCglmm中运行了一个随机斜率模型，在随机效果部分，我有一个单独的协变量交互作用。当使用predict()从这个模型中获得估计值时，我遇到了一个错误，我似乎无法处理这个错误。下面这个更简单的例子(一个随机截取模型)遇到了同样的错误，所以我想知道我做错了什么？示例数据由20个个体组成，对于某个协变量，每个个体测量20次，两组中每组10个个体，加上一个协变量和一个响应变量(y)： set.seed(123)
dat <- data.fra
浏览 30提问于2020-03-20得票数 2
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我想用R包MCMCglmm来估计二项式模型。该模型应包括一个截距和一个斜坡-作为固定部分和随机部分。如何指定接受的prior？(注意，，但是在一个更复杂的环境中。)
浏览 1提问于2016-11-15得票数 0
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因此，我正在寻找一种快速的方法来从R中的MCMCglmm模型中创建一个DIC分数表，我运行了10个不同的模型，可以使用以下代码分别从每个模型中提取DIC，其中模型称为m1：
m1.DIC <-我已经查看了MCMCglmm包的文档，没有发现任何提示，说明我是否可以通过一些内置函数获得跨模型的快速摘要。有一个吗？还有别的包裹能做到这一点吗？我知道rethinking包使用compare进行快速和简单的模型比较，但这似乎不适用于MCMCglmm输出，因为我得到了
浏览 8提问于2014-09-29得票数 0
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library(MCMCglmm)
浏览 23提问于2020-12-16得票数 1
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我试图用MCMCglmm来适应一个非常简单的模型，但是我被卡住了。可以很好地拟合模型的第一个参数化(随机截获)。1, data = df.wide)
然而，(1)我不确定我是否正确地拟合了这个模型，(2)我不确定如何解释拟合值附注：如果没有人告诉我只适合随机拦截模型，我会很感激。后续:我目前正在尝试使用BRMS来适应该模型，但仍然会对MCMCglmm中的任何“黑客攻击”持开放态度。
浏览 6提问于2021-01-09得票数 1
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glmmTMB 是一种从模型中提取后验模式和可信区间的方法，类似于lme4模型(例如)。
我正在使用计数数据(可用的)，这些数据是零膨胀和过分散的，并且具有随机效应。lets var increases quadraticallyconfint(model) #this gives the confidence intervalssmfixef.model = sm.model@fixef
浏览 4提问于2020-05-19得票数 2
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我想比较模型(“拟合”)值的响应变量估计使用零充气泊松分布与观测值从数据。有人能就从这种模型中提取响应变量的条件均值的机制提出建议吗？本质上，我只想使用观察到的数据和模型中的响应变量的预测值来计算残差，但是predict还没有实现MCMCglmm中zi泊松族模型的数据尺度。require(MCMCglmm)
example = data.frame(response=rbinom(10000,1,0.05), predictorA=rnorm(10000,100,10burnin
浏览 1提问于2015-08-14得票数 1
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线性混合效果模型传统上是以以下方式表示的。Ri = Xi×β+ Zi×bi +εi，其中β表示估计的固定效果，Z表示随机效果。因此，X是经典的设计矩阵。使用R，我希望能够在使用nlme包中的lme拟合模型后提取这两个矩阵。例如，数据集" rails "，也可以在nlme包中找到，包含6个随机选择的铁路轨道上的超声波旅行时间的三个单独测量。我可以拟合一个简单的模型，具有截距固定效果和每个轨道的随机效果</em
浏览 0提问于2013-11-01得票数 6
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浏览 35提问于2019-02-05得票数 1
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我对R中的MCMCglmm包很陌生，对glm模型一般也比较陌生。我有一个关于物种特征的数据集，以及它们是否已经被引入到它们的本土范围之外。我已经为随机效应指定了R值，但是如果我指定R也必须指定G，我不清楚如何确定这个参数的值。我尝试过放置默认值，但是我得到了错误消息：prior$G has the wrong number
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我想从模型对象中提取每个分组因子(mf)的随机效果，以便创建预测的概率图，但我找不到它们存储在对象中的位置/是否存储在对象中。分组因子的每个值的随机截获是否可用？如果是，在哪里？
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我可以使用summary(fm1)从nlme摘要中提取固定效果。但是正在苦苦挣扎着如何获得Random effects:部分。
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Tree Asym 31.646 我试图提取Asym随机效应的标准差(例如31.646)，但我已经尝试过summary(nm1)$varcor$
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