使用顺序包装中的clmm2难以获得拟合和置信区间

Question

我在R中使用序数包中的clmm函数，以使累积混合模型适合我的数据。 在我尝试获得预测的概率之前，它一直运行良好。 通过指定se.fit = TRUE和interval = TRUE，我无法获得SE或置信区间。 看起来像这样：

mod1<-clmm2(response~X0+X1+X2+X3+X4+X5+X7+X0*X2*X3+X2*X3*X4+X0:X4, random=X6, 
                      data=df,link ="logistic", threshold ="flexible", 
                      Hess=TRUE, nAGQ=7)

如您所见，那里有很多互动（都很重要）。 我试图为我的问题创建一个可重复的虚拟数据集，但clmm无法与更简单的数据集实现收敛。 我以序数形式获取了包装中包含的葡萄酒数据集，并对公式进行了一些更改以模仿我自己的（虽然我认为这没有任何意义）：

library(ordinal)
data(wine)
fm1 <- clmm2(rating ~ temp + contact+bottle+temp:contact:bottle+temp:contact+ temp:bottle+bottle:contact,random=judge, data=wine,link ="logistic", threshold ="flexible", 
         Hess=TRUE, nAGQ=7)

head(do.call("cbind", predict(fm1, se.fit=TRUE, interval=TRUE)))

然后我得到这个错误：

Error in head(do.call("cbind", predict(fm1, se.fit = TRUE, interval = TRUE))) : 
 error in evaluating the argument 'x' in selecting a method for function 'head' : Erreur dans do.call("cbind", predict(fm1, se.fit = TRUE, interval = TRUE)) : second argument must be a list

我的猜测是，在这种情况下，预测甚至不会计算SE和IC。 有人知道为什么吗？ 无论如何，要获得这些价值？

非常感谢！

Answer 1

clmm2对象的预测方法不提供标准错误。 请参阅其帮助页面。 这与R包作者处理混合效果模型时的惯常做法保持一致。