Модельные усредненные коэффициенты линейных смешанных моделей в glmulti? Исправление больше не работает
Я использую glmulti пакет для выбора переменных на фиксированные эффекты смешанной модели в lme4, У меня была та же проблема получения коэффициентов и доверительных интервалов, которая была решена автором пакета в этой теме. А именно используя coef или же coef.multi дает check.names ошибка и коэффициенты указаны как NULL при вызове predict метод. Итак, я попробовал решение, указанное в приведенной выше теме, используя:
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))))
})
Я исправил пропущенное " в оригинальном посте и код запускался. Но теперь вместо получения
Ошибка в data.frame(..., check.names = FALSE): аргументы подразумевают различное количество строк: 1, 0
Я получаю эту ошибку для каждой модели...
Ошибка в вычислении приближения Саттервейта. Выходные данные пакета lme4 возвращают сводку, из lme4 возвращается некоторая вычислительная ошибка в lmerTest
я использую lmerTest и меня не удивляет, что он потерпит неудачу, если glmulti не могу получить правильную информацию из модели. Так что на самом деле именно первые две строки ошибки, вероятно, должны быть сфокусированы.
Описание оригинального исправления находится на сайте разработчиков здесь. Очевидно, что пакет некоторое время не обновлялся, и да, я, вероятно, должен изучить новый пакет... но до тех пор я надеюсь на исправление. Я свяжусь с разработчиком напрямую через его сайт. Но тем временем кто-нибудь пробовал это и нашел исправление?
lme4glmultirJava и другие связанные пакеты были обновлены до последней версии.