r语言 - glmmTMB模型的似然比?

Question

我有一个混合模型，我试图找到我的随机效应的重要性。该模型是一个具有零膨胀beta分布的混合模型，我使用R包glmmTMB构建，具有以下功能:

model<-glmmTMB(Overlap~Diff.Long+Diff.Bkp + DiffSeason + (1|Xnumber),ziformula=~1,data=data,family=beta_family())

我想找出变量"xnumber"的意义。我已经读到，我需要做的是一个似然比测试，但不知道如何做到这一点与glmmTMB对象。我试过使用Anova()函数，但我不认为输出给我我想要的:

Anova(model,type="II")
Analysis of Deviance Table (Type II Wald chisquare tests)
Response: Overlap
Chisq Df Pr(>Chisq)  
Diff.Long  5.0217  1    0.02503 *
Diff.Bkp   1.4717  1    0.22507  
DiffSeason 7.5487  2    0.02295 *
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

有什么建议吗?

Answer 1

由于Xnumber是产生随机效应的分组变量，因此它不会显示在Anova表中，因为它没有正在测试的系数。为了测试这一项，您可以将其省略(即，估计一个池模型)，然后使用lmtest包中的lrtest()来计算lr测试。零假设是，混合模型是充分的。以下是glmmTMB()函数的示例:

library(glmmTMB)
library(lmtest)
m1 <- glmmTMB(count ~ mined + (1|site),
zi=~mined,
family=poisson, data=Salamanders)
m2 <- glmmTMB(count ~ mined,
zi=~mined,
family=poisson, data=Salamanders)
lrtest(m1, m2)
#> Likelihood ratio test
#> 
#> Model 1: count ~ mined + (1 | site)
#> Model 2: count ~ mined
#>   #Df  LogLik Df  Chisq Pr(>Chisq)    
#> 1   5 -949.23                         
#> 2   4 -958.96 -1 19.456   1.03e-05 ***
#> ---
#> Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

^{由reprex包(v2.0.1)在2022-11-25创建}

请注意，在这种情况下，由于检验是显著的，所以合并模型是不够的，首选随机效应模型。