Обзорная модель логита случайных эффектов в R

Question

Я пытаюсь предсказать бинарный результат с помощью модели, которая включает случайный эффект с использованием данных опроса. Я включил описание схемы выборки ниже, поэтому не стесняйтесь комментировать мой подход к взвешиванию опроса. Мой основной вопрос - как включить случайный эффект в взвешенную модель опроса. Вот код до этого момента:

# Libraries
library(survey)
# Make dataframe object where d is the working dataframe
dfobj <- svydesign((id = ~cluster+household, strata = ~interaction(region, urban)  weights = ~chweight, strata = ~strata, data = d)

# Run a logit model
formula1 <- stunting ~ modern_toilet + diarrhoea + fever + insurance + sex + age + region_code
model1 <- svyglm(formula=formula1,design=dfobj,family = quasibinomial)

Я хотел бы, чтобы случайный эффект был в регионе. Спасибо,

Описание выборки:

В MICS 2006 использовалась двухэтапная стратифицированная выборка. На первом этапе выборки было отобрано 300 переписных участков (124 городских и 176 сельских ИА). Это подвыборка из 660 советников (281 городских и 379 сельских), выбранных для GLSS 5. Кластеры в каждом регионе были отобраны с использованием систематической выборки с вероятностью, пропорциональной их размеру.

Answer 1

Это не доступно в пакете опроса, и я уверен, что это не доступно в R.

Существуют методы для подбора обобщенной линейной смешанной модели с данными обследования, когда кластеры случайных эффектов совпадают с единицами выборки. Есть реализации в Stata (-gllamm-) и MLwin и, возможно, в других.

Логический вывод для смешанных моделей является областью современных исследований.