glmmLasso 错误 "requires numeric/complex matrix/vector arguments"

Question

我正在尝试使用具有固定效果的逻辑 link 函数来学习用于套索估计的 glmmLasso 包的机制，但我无法得到一个没有错误的虚拟示例。

library(glmmLasso)
y=rbinom(n = 21,size = 1,prob = .5)
x=rnorm(21)
year=rep(1:3, times=7)
ID=rep(1:7, each=3)
df=as.data.frame(cbind(y,x,ID,year))
library(glmmLasso)
lasso_fe=glmmLasso(y~x+as.factor(ID)+as.factor(year), family=binomial(link = logit), lambda=10, data = df)

错误来自最后一条命令："Error in n %*% s : requires numeric/complex matrix/vector arguments"。我理解错误本身，但在这种情况下我不理解它，因为 data.frame 本身都是数字，而 glmmLasso 包需要分解分组变量以获得固定效果。该错误似乎也发生在方程式中的所有变量子集（甚至删除因子变量）以及删除或更改其他选项时。

Answer 1

看来，默认情况下，glmmLasso 函数使用与固定效应相同的公式指定随机效应（即 glmmLasso(fix=formula, rnd=formula, ...)。

要运行它没有随机效应估计，使用rnd=NULL:

> lasso_fe <- glmmLasso(
   y~x+as.factor(ID)+as.factor(year),
   rnd = NULL, # <- no r.e.
   family=binomial(link = logit), lambda=10, data = df)

> lasso_fe
Call:
glmmLasso(fix = y ~ x + as.factor(ID) + as.factor(year), rnd = NULL, 
    data = df, lambda = 10, family = binomial(link = logit))

Fixed Effects:

Coefficients:
     (Intercept)                x   as.factor(ID)2   as.factor(ID)3 
     -0.09531017       0.00000000       0.00000000       0.00000000 
  as.factor(ID)4   as.factor(ID)5   as.factor(ID)6   as.factor(ID)7 
      0.00000000       0.00000000       0.00000000       0.00000000 
as.factor(year)2 as.factor(year)3 
      0.00000000       0.00000000 

No random effects included!

错误发生，因为包假设随机效应是正态分布。因子变量不符合此类规范，因为它们不是数字。

glmmLasso 错误 "requires numeric/complex matrix/vector arguments"

glmmLasso error "requires numeric/complex matrix/vector arguments"

r

matrix-multiplication

mixed-models

logits