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问具有多项式项的lmer模型的边际效应计算
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Stack Overflow用户

提问于 2020-01-09 17:11:48

回答 1查看 498关注 0票数 1

我试图用lme4量化混合模型中变量的影响大小，但我似乎无法让它与创建两个变量之间的非线性交互的poly()函数一起工作。

library(lme4)
library(lmerTest)
library(readr)

mydata <- read_csv("https://raw.githubusercontent.com/HaydenSchilling/Example_code_and_data/master/example_data2.csv")

m1 <- lmer(CPUE.standardised ~ poly(cbind(X135_degree_winds.standardised, 
       X45_degree_winds.standardised), degree = 2) + 
       Estuary_Type * Drought_Months + (1|Estuary), data = mydata)

anova(m1)
summary(m1)

library(ggeffects)
ggpredict(m1, terms = "X135_degree_winds.standardised")

最后一行给出了错误：

错误:无法在.data中找到列cbind。调用rlang::last_error()查看回溯跟踪

我尝试过ggeffects和sjPlot包，但都遇到了cbind命令的问题，或者找不到指定的变量。如果有人有任何解决办法，我将非常感激！

lme4

effects

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2020-01-12 14:25:31

根据我收到的评论回答我自己的问题。问题在于我在多项式中的cbind命令。解决方案是将模型结构更改为不包括cbind。

一个与原问题中的模型等价的模型是：

m2 <- lmer(CPUE.standardised ~ poly(X135_degree_winds.standardised, degree = 2) + 
   poly(X45_degree_winds.standardised, degree = 2) + 
   X135_degree_winds.standardised:X45_degree_winds.standardised+ 
   Estuary_Type * Drought_Months + (1|Estuary), data = mydata)

这样就可以计算边际效应。

还建议改进模型结构如下：

poly(X135_degree_winds.standardised, degree = 2)*
 poly(X45_degree_winds.standardised, degree = 2)

票数 1

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/59674317

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