Анализ мощности чувствительности с помощью CLMM2

Question

Я пытаюсь выполнить анализ мощности чувствительности в R с помощью clmm2.

Я создаю код из этого сообщения (пытаюсь использовать tidy для анализа мощности и использую clmm2), но у меня возникают проблемы с вводом желаемых бета-оценок в модель.

Вот две функции для запуска анализа мощности в удобном формате.

       # Tidy function
tidy_output_clmm = function(fit){
  results = as.data.frame(coefficients(summary(fit)))
  colnames(results) = c("estimate","std.error","statistic","p.value")
  results %>% tibble::rownames_to_column("term")
}

# Simulate function
sim_experiment_power <- function(rep) {
  idx = sample(nrow(wine),replace=TRUE)
  model <- clmm2(rating ~ temp, random=judge, data=wine[idx,], nAGQ=10,Hess=TRUE)
  tidy_output_clmm(model) %>% mutate(rep=rep)
}

# Run simulation
my_power <- map_df(1:100, sim_experiment_power)

# Examine proportion of significant models
my_power %>% group_by(term) %>% summarise(power = mean(p.value < 0.05))

Однако я хочу ввести бета-оценки в свою модель, прежде чем моделировать мощность, чтобы понять, насколько чувствительны данные для обнаружения этого эффекта.

       # Add something like this to the above sim_experiment_power function
model$beta["temp"] <- 0.05

Есть ли у кого-нибудь предложения, как добавить это в функцию?