Вычисление p-значений для модели с нулевым случайным эффектом в lm4/lmerTest

Edit1: как сообщается @RolandASc ниже, похоже, ошибка в lmerTest , Я уже написал электронное письмо сопровождающему пакета с сообщением о проблеме.
Edit2: Ответ сопровождающего: "мы работаем над обновлением, где, как мы надеемся, такие проблемы будут решаться лучше..."

Я пытаюсь получить значения p.values ​​для модели с нулевым случайным эффектом, используя lme4 / lmerTest но не могу понять, почему они не рассчитаны для null модель.

С помощью sleepstudy По данным я определяю модель следующим образом:

library(lmerTest)
lmer0 <- lmer(Reaction ~ 1 + (1|Subject), data = sleepstudy)

Я ожидаю, что звонок summary(lmer0) напечатает значение p.value для перехвата в фиксированных эффектах - но lmerTest не делает этого и фактически вызывает резюме из lme4:

> summary(lmer0)
summary from lme4 is returned
some computational error has occurred in lmerTest
Linear mixed model fit by REML ['lmerMod']
Formula: Reaction ~ 1 + (1 | Subject)
   Data: sleepstudy

REML criterion at convergence: 1904.3

Scaled residuals: 
    Min      1Q  Median      3Q     Max 
-2.4983 -0.5501 -0.1476  0.5123  3.3446 

Random effects:
 Groups   Name        Variance Std.Dev.
 Subject  (Intercept) 1278     35.75   
 Residual             1959     44.26   
Number of obs: 180, groups:  Subject, 18

Fixed effects:
            Estimate Std. Error t value
(Intercept)   298.51       9.05   32.98

Если я где использовать nlme для той же модели все выглядит правильно:

library(nlme)
lme0 <- lme(Reaction ~ 1, random = ~1|Subject, data = sleepstudy)
summary(nlme0)
Linear mixed-effects model fit by REML
 Data: df 
       AIC      BIC    logLik
  1910.327 1919.889 -952.1633

Random effects:
 Formula: ~1 | Subject
        (Intercept) Residual
StdDev:    35.75385 44.25907

Fixed effects: Reaction ~ 1 
               Value Std.Error  DF  t-value p-value
(Intercept) 298.5079  9.049936 162 32.98453       0

Standardized Within-Group Residuals:
       Min         Q1        Med         Q3        Max 
-2.4983313 -0.5501348 -0.1475698  0.5122894  3.3445880 

Number of Observations: 180
Number of Groups: 18

PS Если этот вопрос лучше подходит для CrossValidated, пожалуйста, дайте мне знать, и я перенесу его туда. Спасибо.

Источник

2 ответа

Решение

Как один из разработчиков lmerTest, я могу подтвердить, что это действительно ошибка.

Это также исправлено в версии для разработчиков на GitHub ( https://github.com/runehaubo/lmerTest), которую вы можете установить с помощью

library("devtools")
install_github("runehaubo/lmerTest")

Пожалуйста, сообщайте о потенциальных будущих ошибках на GitHub.

Br Rune

Источник

Это ошибка в lmerTest:::calcSummary,

Ожидает result быть matrixкоторый в вашем случае, однако, сводится к vector,

Похоже, довольно простое исправление.

Источник
Другие вопросы по тегам