glmmLasso 警告信息

Question

我正在尝试运行 glmmLasso 使用以下命令估计混合模型：

glm1_final <- glmmLasso(Activity~Novelty + Valence + ROI, rnd = 
list(Subject=~1), data = KNov, lambda=lambda[opt],switch.NR=F,final.re=TRUE)

此代码基本上取自 demo("glmmLasso-soccer")，但代入了我的变量。Activity 是大脑的度量 activity，新颖性和效价是编码类型的分类变量用于引发反应的刺激和 ROI 是一个分类变量，编码我们从中采样的大脑的三个区域 activity。主题是从中采样数据的个人的 ID 号 (n=94)。 lambda[opt] 是在上一步中设置的，虽然上一步也给了我有问题的错误，所以我不知道它是否准确。

我不断收到两个警告：

Warning messages: 1: In split.default((1:ncol(X))[-inotpen.which], ipen) : data length is not a multiple of split variable 2: In est.glmmLasso.RE(fix = fix, rnd = rnd, data = data, lambda = lambda, : Cluster variable should be specified as a factor variable!

第一个仅当 ROI 在模型中时才会发生。我还没有确定我可以对模型进行任何更改以使第二个消失。

我不知道这些警告是什么意思，google 也没有发现任何关于它们的信息。我仍然得到我的参数的估计值，我只是不知道它们是否准确，因为我不知道警告是什么意思。

有人知道这些警告是什么意思吗？

更新：

我已将我的数据的简化版本上传至：Google Drive

我已经确认，如果我运行代码：

，我仍然会遇到第二个错误

KNov <- read.table("Nov_abr.txt", header = TRUE)
KNov$Subject <- factor(KNov$Subject)
library(glmmLasso)
glmmLasso(Activity~Novelty + Valence + ROI, rnd = list(Subject=~1), data = KNov, lambda=10,switch.NR=F,final.re=TRUE)

KNov$Subject <- factor(KNov$Subject) 确实清除了另一个错误。

我手上的R版本是：R version 3.3.0 (2016-05-03)，平台："i386-w64-mingw32"

Answer 1

你应该使用

KNov$Subject <- factor(KNov$Subject)

去除固定效应公式中的第一个警告和 as.factor(ROI)，如记录（强调如下）：

fix: a two-sided linear formula object describing the fixed-effects part of the model, with the response on the left of a ‘~’ operator and the terms, separated by ‘+’ operators, on the right. For categorical covariables use ‘as.factor(.)’ in the formula. Note, that the corresponding dummies are treated as a group and are updated blockwise

所以

glmmLasso(Activity~Novelty + Valence + as.factor(ROI),
      rnd = list(Subject=~1),
      data = KNov, lambda=10,switch.NR=F,final.re=TRUE)

似乎有效（我仍然收到警告，但我认为那是因为我使用的是一小部分数据）。（此语法也在 ?glmmLasso 中的 "linear mixed model with categorical covariates" 示例中进行了说明。）是的，获得更明确的警告消息会很好，但答案是在文档中...

glmmLasso 警告信息

glmmLasso Warning Messages

r

mixed-models