r公式操作(拆分随机效果)

Question

我正在尝试建立一个混合效应模型验证工具，我正在使用正向选择方法，因此如果假设模型是model<-y~a+b+(1+c|d)(包括随机截距和随机斜率(，我可以使用R findbars(model)中lme4包下的findbars函数来分离随机效应，即本例中的(1+c|d)，但由于我使用的是正向选择方法，我首先想要仅随机截距模型，即(1|d)，然后是全随机效应模型(1+c|d)。如果我在模型中看到(1+c|d)，有没有办法分割随机效应(1|d)？

Answer 1

这比我想要的要复杂得多，但我认为这是必要的：

##' combine unary or binary operator + arguments (sugar for 'substitute')
makeOp <- function(x,y,op=NULL) {
   if (is.null(op)) {  ## unary
    substitute(OP(X),list(X=x,OP=y))
   } else substitute(OP(X,Y), list(X=x,OP=op,Y=y))
}
## convert character to raw 'language' object
toLang <- function(x) parse(text=x)[[1]]
## expand term using terms()
splitFun <- function(x) {
    tt <- terms(as.formula(makeOp(x,quote(`~`))))
    res <- lapply(attr(tt,"term.labels"),toLang)
    if (attr(tt,"intercept")==1) {
        res <- c(list(1),res)
    }
    return(res)
}
## expand left-hand side terms into a list, 
##   distribute across right-hand sides
expandFun <- function(x) {
    lapply(splitFun(x[[2]]),makeOp,y=x[[3]],op=quote(`|`))
}

试试看：

form <- y~a+b+(1+c|d)
bb <- lme4::findbars(form)
lapply(bb,expandFun)
## [[1]]
## [[1]][[1]]
## 1 | d
## 
## [[1]][[2]]
## c | d

此代码也将扩展，例如x*y到1+x+y+x:y(不确定是否希望发生这种情况…(

PS：你确实知道逐步模型选择的推断危险，对吧？(例如，请参见此处(