lme4_fixed-effect 模型矩阵秩不足，因此删除 1 列/系数

机器算法验证 r 物流 lme4-nlme
2022-03-23 11:41:07

我有一个包含以下内容的数据集：一列language包含五种不同的语言。另外两列包含 (0, 1) Canonicity。Intrinsic最后一栏，useOfIntrinsic。您可以在此处查看数据。

我想测试使用内在函数作为 和Language的Canonicity函数useOfIntrinsic。因此，我运行了以下混合效应逻辑回归模型：

glmer(INT ~ Language * Canonicity + Language + Canonicity + useOfIntrinsic +
      (1|Picture) + (1|ID), data = data, family = "binomial")

我也试过：

glmer(INT ~ Language + Canonicity + useOfIntrinsic:Language + Canonicity:CAN +
      useOfIntrinsic + (1|Picture) + (1|ID), data = data, family = "binomial")

但是，我收到此错误：

固定效应模型矩阵秩不足，因此删除 1 列/系数

useOfIntrinsic排除该因素时，我没有收到错误消息。这个因素基本上是intrinsic==1对 each的计数Language。我添加这个因素是为了测试内在的整体使用是否是一个好的预测器intrinsic。

还有其他帖子讨论了这个错误（例如什么是排名不足，以及如何处理它？）但我仍然无法修复该错误。

另一个相关的问题是我是否应该在运行相同模型 5 次时降低显着性水平（或命令更改参考语言组）？

1个回答

在您链接到的数据中，Language并对useOfIntrinsic完全相同的信息进行编码。这样想：Language让方差分析灵活地独立估计每种语言的平均值。完成此操作后，就没有额外的语言间变化来估计useOfIntrinsic. 或者这样想：想象 的效果useOfIntrinsic绝对是你想要的任何东西。该模型无法知道您是对还是错，因为无论它基于 对每种语言做出何种预测useOfIntrinsic，它都可以使用 的效果Language来抵消这些预测并给出正确的组均值。因此，无法估计模型中的useOfIntrinsic效果Language。

最后一种思考方式。useOfIntrinsic您可以将您尝试拟合的模型视为在控制 的影响的同时要求估计 的影响Language。但是，一旦您控制了 的效果Language，您就已经完全处理了您可能想要归因于的语言之间的差异useOfIntrinsic。要将两个变量放在一个模型中，您要么需要两个变量的一些独立变化（即useOfIntrinsic在一种语言中的一些变化），要么你需要对如何估计Language. 一种可能性是尝试将估计Language作为随机效应，但鉴于样本中只有五种语言，我不一定推荐这样做。

您无需应用任何更正来更改作为参考组的语言。这不是您要估计五个不同模型的情况——这只是完全相同模型的五个不同参数化。您正在以五种不同的方式查看完全相同的结果。每次结果都将完全相同，直至重新参数化中涉及的适当常数。

其它你可能感兴趣的问题
上一篇通俗地说，为什么朴素贝叶斯是用于文本分类的主要算法？ 下一篇是否有分层分类器的实现/示例？