this post과 마찬가지로 MCMCglmm이라는 표기법, 특히 trait의 의미로 고민하고 있습니다. 나에게 오류 메시지 For error structures involving catgeorical data with more than 2 categories pleasue use trait:units or variance.function(trait):units.을 제공하는 다음MCMCglmm의 "형질"의 의미
library("MCMCglmm")
set.seed(123)
y <- sample(letters[1:3], size = 100, replace = TRUE)
x <- rnorm(100)
id <- rep(1:10, each = 10)
dat <- data.frame(y, x, id)
mod <- MCMCglmm(fixed = y ~ x, random = ~us(x):id,
data = dat,
family = "categorical")
IST 내 코드 (! 원문). letters[1:2]으로 이분법 데이터를 생성하면 모든 것이 잘 작동합니다. 그렇다면 일반적으로이 오류 메시지와 특히 "특성"은 무엇을 의미합니까?
편집 2016년 9월 29일는 : the linked question에서 나는 MCMCglmm의 내 전화에 rcov = ~ us(trait):units을 복사. 그리고 https://stat.ethz.ch/pipermail/r-sig-mixed-models/2010q3/004006.html에서 나는 이전에 list(R = list(V = diag(2), fix = 1), G = list(G1 = list(V = diag(2), nu = 1, alpha.mu = c(0, 0), alpha.V = diag(2) * 100)))을 가져갔습니다 (약간 수정했습니다).
MCMCglmm(fixed = y ~ 1 + x, random = ~us(1 + x):id,
rcov = ~ us(trait):units, prior = prior, data = dat,
family = "categorical")
을하지만 여전히 나는 trait 무엇을 의미하는지 이해의 부족 (어떤 units로하고, 이전의 표기법을 가지고, 그리고 idh()과 비교 us() 것입니다 : 이제 내 모델은 실제로 결과를 제공합니다. ..).
편집 2016년 11월 17일 : 나는 trait는 "변수 대상"또는이 경우 일반 또는 y에서 "응답"할 synoym 생각합니다. random에 대한 식 (이 경우 y) rcov 요구 trait:units 그것이을 벌써 fixed 공식에 의해 정의되는이 될 수 있다고 specifiying 뒤에 ~"because the response is known from the fixed effect specification." 그래서 이성의 왼쪽에있는 것은 무엇 trait가 없습니다.