R glmmPQL 通過 PQL 擬合廣義線性混合模型

說明

使用 Penalized Quasi-Likelihood 擬合具有多元正態隨機效應的 GLMM 模型。

用法

glmmPQL(fixed, random, family, data, correlation, weights,
        control, niter = 10, verbose = TRUE, ...)

參數

fixed	給出模型的 fixed-effects 部分的雙邊線性公式。
random	說明隨機效應的公式或公式列表。
family	一個 GLM 家庭。
data	可選 DataFrame 、列表或環境，用作在公式 weights 中查找變量的第一個位置，如果存在於 ... 、 subset 中。
correlation	可選的相關結構。
weights	可選的大小寫權重如 glm 。
control	要傳遞給 lme 的可選參數。
niter	最大迭代次數。
verbose	邏輯：打印出迭代記錄？
...	lme 的進一步論點。

細節

glmmPQL 通過重複調用 lme 來工作，因此命名空間 nlme 將在第一次使用時加載。 (2015 年之前，它曾經附加 nlme，但現在僅加載命名空間。)

與 lme 不同，fixed 中允許 offset 術語 - 這是通過對 lme 的 pre- 和 post-processing 調用來完成的。

請注意，返回的對象繼承自類"lme"，並且大多數泛型將使用該類的方法。從版本 3.1-158 開始，擬合值包含任何偏移量，調用 predict 的結果也是如此。

值

類 c("glmmPQL", "lme") 的對象：參見 lmeObject 。

例子

summary(glmmPQL(y ~ trt + I(week > 2), random = ~ 1 | ID,
                family = binomial, data = bacteria))

## an example of an offset: the coefficient of 'week' changes by one.
summary(glmmPQL(y ~ trt + week, random = ~ 1 | ID,
               family = binomial, data = bacteria))
summary(glmmPQL(y ~ trt + week + offset(week), random = ~ 1 | ID,
                family = binomial, data = bacteria))

參考

Schall, R. (1991) Estimation in generalized linear models with random effects. Biometrika 78, 719-727.

Breslow, N. E. and Clayton, D. G. (1993) Approximate inference in generalized linear mixed models. Journal of the American Statistical Association 88, 9-25.

Wolfinger, R. and O'Connell, M. (1993) Generalized linear mixed models: a pseudo-likelihood approach. Journal of Statistical Computation and Simulation 48, 233-243.

Venables, W. N. and Ripley, B. D. (2002) Modern Applied Statistics with S. Fourth edition. Springer.

也可以看看

lme