如何在 R 的性能包中使用 check_model 函数指定参数？

Question

我在 r（版本 4.0.3）中使用 performance 包中的 check_model 函数来检查线性混合模型的假设内置 lmer4。我希望 check_model 给我所有的检查，除了对有影响的观察的检查。问题是我可以使用 check = 参数来指定单个检查，但是一旦我要求它执行多个检查，它就会吐出一个错误。可重现的代码如下

library(tidyverse)
library(lme4)
test_data <- read_csv("https://raw.githubusercontent.com/gjpstrain/mixed_models_assignment/main/assignment1_data1(1).csv")`
tidy_test_data <- test_data %>%
  mutate(subj = factor(subj), item = factor(item), (condition = factor(condition))
test_model <- lmer(DV ~ condition + (1 | subj) + (1 | item), data = tidy_test_data)
check_model(test_model, dot_size = .65, check = "ncv", "qq)

当我要求多张支票时，出现以下错误：

Error in munched$size[start] * .pt : non-numeric argument to binary operator

Answer 1

这解决了你的问题。您应该更加认真地阅读函数 check_model() 的文档。参数 check 可以是一个字符向量，所以你所缺少的只是将 "mcv" 和 "qq" 包装在一个带有 c().

的向量中

此外，您没有指定所有必需的包。请相应地编辑您的问题以使您的问题可重现。

library(tidyverse)
library(lme4)
#> Loading required package: Matrix
#> 
#> Attaching package: 'Matrix'
#> The following objects are masked from 'package:tidyr':
#> 
#>     expand, pack, unpack
library(performance)
library(see)
library(qqplotr)
#> 
#> Attaching package: 'qqplotr'
#> The following objects are masked from 'package:ggplot2':
#> 
#>     stat_qq_line, StatQqLine

test_data <- read_csv("https://raw.githubusercontent.com/gjpstrain/mixed_models_assignment/main/assignment1_data1(1).csv")
#> 
#> ── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
#> cols(
#>   subj = col_character(),
#>   item = col_character(),
#>   DV = col_double(),
#>   condition = col_character()
#> )
tidy_test_data <- test_data %>% 
  mutate(subj = factor(subj), item = factor(item), (condition = factor(condition)))

test_model <- lmer(DV ~ condition + (1 | subj) + (1 | item), data = tidy_test_data)                       
check_model(test_model, dot_size = .65, check = c("ncv", "qq"))
#> `geom_smooth()` using formula 'y ~ x'

^{由 reprex package (v1.0.0)}

于 2021-03-03 创建

如何在 R 的性能包中使用 check_model 函数指定参数？

How do I specify arguments with the check_model function in the performance package in R?

r

mixed-models