[英]R: Modeling random intercepts from lme4 or brms objects
是否有某种方法可以直接(联合)对使用lme4
的lmer()
或brms
估计的随机截距进行建模? 例如,在下面的代码中,我拟合了一个分层模型,提取随机截距,然后对其进行建模。
这种两步法的一个缺点是我忽略了拦截中的错误。 这可以通过稳健的协方差矩阵、加权最小二乘等轻松解决。但是,最好在单个模型中联合估计所有这些。
对于上下文:我对此感兴趣,因为我正在估计一个项目响应模型,其中每个随机截距都是一个人在每个时间点的能力,我想预测这些能力。 我将在一个更复杂的贝叶斯模型中完成所有这些工作。
library(lme4)
library(tibble)
set.seed(123)
# Simulate longitudinal data
N <- 100
time <- 2
# Time-varying data
df <- tibble(person = rep(1:N, time),
x = rnorm(N*time),
y = 2 + x*runif(N*time))
# Fit hierarchical model
mod <- lmer(y ~ -1 + (1 | person), df)
# Time-invariant data (constant within person)
df_person <- data.frame(ints = data.frame(ranef(mod))$condval,
sex = rbinom(N, size = 1, prob = 0.5))
# Model intercepts as function of time-invariant feature
summary(lm(ints ~ 1 + sex, df_person))
我不知道lme4
或brms
,但可以直接在 Stan 中完成。 这是一种复制模型的方法,但所有内容都是共同估计的; 有关更多信息,请参见此示例(在 Python 中,而不是 R 中)和本文。
我们用逐人随机截距对y的观测值进行建模(一个对于每个人j ) 和一个尺度参数 .
我们将逐人随机截距建模为人的性别和系数的函数 ,加上第二个比例参数 .
这是上述模型的 Stan 代码。 它使用非中心参数化:“原始”值有一个标准的正常先验,我们转换为“真实”值使用和 .
data {
int<lower=0> N_obs; // number of observations
int<lower=2> N_person; // number of persons
int<lower=1,upper=N_person> person[N_obs]; // person associated with each observation
vector<lower=0,upper=1>[N_person] sex; // sex of each person
vector[N_obs] y; // observed outcomes
}
parameters {
real<lower=0> sigma; // observation-level variation
vector[N_person] alpha_person_raw; // random intercepts for persons
real mu_alpha; // mean of random intercepts for persons
real<lower=0> sigma_alpha; // scale of random intercepts for persons
real beta; // coefficients for sex
}
transformed parameters {
vector[N_person] alpha_person = (alpha_person_raw * sigma_alpha) +
mu_alpha +
(sex * beta);
}
model {
sigma ~ exponential(1);
alpha_person_raw ~ std_normal();
mu_alpha ~ std_normal();
sigma_alpha ~ exponential(1);
beta ~ std_normal();
y ~ normal(alpha_person[person], sigma);
}
我使用与原始示例中相同的规则重新创建了数据集,但格式略有不同,这对 Stan 来说更容易使用。
library(tidyverse)
person.df = data.frame(person = 1:N, sex = rbinom(N, size = 1, prob = 0.5))
obs.df = data.frame(person = rep(1:N, time),
x = rnorm(N * time)) %>%
mutate(y = 2 + (x * runif(N * time)))
library(rstan)
stan.data = list(
N_obs = nrow(obs.df),
N_person = nrow(person.df),
person = obs.df$person,
sex = person.df$sex,
y = obs.df$y
)
stan.model = stan("two_level_model.stan", data = stan.data, chains = 3)
首先,我使用新数据集重新拟合两阶段模型。
first.level.m = lmer(y ~ -1 + (1 | person), obs.df)
second.level.m = lm(intercept ~ 1 + sex,
person.df %>%
mutate(intercept = ranef(first.level.m)$person[["(Intercept)"]]))
现在,让我们比较估计的参数值。 这两种方法一致认为性别的影响包括 0,并且随机截距的平均值约为 2。(自然,这些估计受到x
尚未作为预测变量包含在模型中这一事实的影响。)
library(tidybayes)
bind_rows(
spread_draws(stan.model, mu_alpha, beta) %>%
ungroup() %>%
dplyr::select(.draw, mu_alpha, beta) %>%
pivot_longer(cols = -.draw, names_to = "parameter") %>%
group_by(parameter) %>%
summarise(lower.95 = quantile(value, 0.025),
lower.50 = quantile(value, 0.25),
est = median(value),
upper.50 = quantile(value, 0.75),
upper.95 = quantile(value, 0.975)) %>%
ungroup() %>%
mutate(parameter = case_when(parameter == "mu_alpha" ~ "(Intercept)",
parameter == "beta" ~ "sex"),
model = "joint"),
summary(second.level.m)$coefficients %>%
data.frame() %>%
rownames_to_column("parameter") %>%
mutate(lower.95 = Estimate + (Std..Error * qt(0.025, second.level.m$df.residual)),
lower.50 = Estimate + (Std..Error * qt(0.25, second.level.m$df.residual)),
est = Estimate,
upper.50 = Estimate + (Std..Error * qt(0.75, second.level.m$df.residual)),
upper.95 = Estimate + (Std..Error * qt(0.975, second.level.m$df.residual)),
model = "two-stage") %>%
dplyr::select(model, parameter, est, matches("lower|upper"))
) %>%
ggplot(aes(x = parameter, color = model)) +
geom_linerange(aes(ymin = lower.95, ymax = upper.95), size = 1,
position = position_dodge(width = 0.3)) +
geom_linerange(aes(ymin = lower.50, ymax = upper.50), size = 2,
position = position_dodge(width = 0.3)) +
geom_point(aes(y = est), size = 3, position = position_dodge(width = 0.3)) +
labs(x = "Parameter", y = "Estimated parameter value", color = "Model") +
coord_flip() +
theme_bw()
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