R 在MCMCglmm中指定优先级

我已经在这方面工作了好几个小时了，只是我自己无法解决问题。非常感谢您的帮助

对于我的因变量（

结果

），我在4次试验中收集了每个受试者的4个回答。每个试验的编码要么为

阳性

，

阴性

，要么为

矛盾

。自变量：

条件

，

性别

，以及

年龄范围

都有两个水平

这是我的数据的一个子集：

Subject Trial   Outcome Age.Range Gender Condition
PHIL060     1      AMBI         Y      2         1
PHIL060     2  NEGATIVE         Y      2         1
PHIL060     3      AMBI         Y      2         1
PHIL060     4      AMBI         Y      2         1
PHIL056     1  POSITIVE         Y      1         2
PHIL056     2      <NA>         Y      1         2
PHIL056     3  POSITIVE         Y      1         2
PHIL056     4  POSITIVE         Y      1         2
PHIL057     1  NEGATIVE         Y      1         1
PHIL057     2  NEGATIVE         Y      1         1
PHIL057     3  NEGATIVE         Y      1         1
PHIL057     4  NEGATIVE         Y      1         1
PHIL028     1  POSITIVE         Y      1         2
PHIL028     2  NEGATIVE         Y      1         2
PHIL028     3  NEGATIVE         Y      1         2
PHIL028     4  NEGATIVE         Y      1         2
PHIL007     1  POSITIVE         Y      1         2
PHIL007     2  NEGATIVE         Y      1         2
PHIL007     3  NEGATIVE         Y      1         2
PHIL007     4  NEGATIVE         Y      1         2
PHIL109     1      AMBI         Y      2         1
PHIL109     2      AMBI         Y      2         1
PHIL109     3      AMBI         O      2         1
PHIL109     4      AMBI         O      2         1
PHIL031     1  NEGATIVE         O      2         2
PHIL031     2  NEGATIVE         O      2         2 
PHIL031     3  NEGATIVE         O      2         2
PHIL031     4  NEGATIVE         O      2         2
PHIL032     1  NEGATIVE         O      2         2
PHIL032     2  NEGATIVE         O      2         2
PHIL032     3  NEGATIVE         O      2         2
PHIL032     4  POSITIVE         O      2         2
PHIL042     1  NEGATIVE         1      1         2
PHIL042     2  NEGATIVE         1      1         2
PHIL042     3  NEGATIVE         1      1         2
PHIL042     4  NEGATIVE         1      1         2
PHIL100     1  NEGATIVE         1      1         1
PHIL100     2  NEGATIVE         1      1         1
PHIL100     3  NEGATIVE         1      1         1
PHIL100     4  NEGATIVE         1      1         1
PHIL017     1  POSITIVE         1      1         1
PHIL017     2  POSITIVE         1      1         1
PHIL017     3  POSITIVE         1      1         1
PHIL017     4  NEGATIVE         1      1         1
PHIL018     1  NEGATIVE         1      1         1
PHIL018     2  NEGATIVE         1      1         1
PHIL018     3      AMBI         1      1         1
PHIL018     4  NEGATIVE         1      1         1
PHIL020     1  NEGATIVE         1      2         2
PHIL020     2  NEGATIVE         1      2         2
PHIL020     3  NEGATIVE         1      2         2
PHIL020     4  NEGATIVE         1      2         2
PHIL043     1  NEGATIVE         1      1         2
PHIL043     2  NEGATIVE         1      1         2
PHIL043     3  NEGATIVE         1      1         2
PHIL043     4  NEGATIVE         1      1         2
PHIL078     1  NEGATIVE         1      1         2
PHIL078     2  POSITIVE         1      1         2
PHIL078     3  POSITIVE         1      1         2
PHIL078     4  POSITIVE         1      1         2

我一直收到以下错误消息：

priorformat中的错误（如果（NOpriorG）{： V是某些先前的$G/R元素的错误维度

---

有人能告诉我如何最好地编辑优先级吗？

看起来您的分组（

G

）优先级应该是1x1矩阵/标量，而不是3x3，所以

G = list(G1 = list(V = diag(1), n = 3)))

应该有用

事后看来，这是很清楚的，因为您有一个简单的（仅截取）分组因子模型（因此随机效应只有一个方差），但我计算出来的方法是查看错误消息，猜测我需要

调试（MCMCglmm:：：priorformat）

，然后逐步执行该函数，直到完成

if (any(dim(prior$V) != sum(nfl))) {
    stop("V is the wrong dimension for some prior$G/prior$R elements")
}
## Browse[2]> dim(prior$V)
## [1] 3 3
## Browse[2]> sum(nfl)
## [1] 1

如果将错误消息修改为更具信息性，例如

if (any(dim(prior$V) != sum(nfl))) {
    stop("V is the wrong dimension for ",
         "some prior$G/prior$R elements: (G element dimension=(",
         paste(dim(prior$V),collapse=","),
         "), proper dimension=",sum(nfl),")")

}

---

看起来之前的分组（

G

）应该是1x1矩阵/标量，而不是3x3，所以

G = list(G1 = list(V = diag(1), n = 3)))

应该有用

事后看来，这是很清楚的，因为您有一个简单的（仅截取）分组因子模型（因此随机效应只有一个方差），但我计算出来的方法是查看错误消息，猜测我需要

调试（MCMCglmm:：：priorformat）

，然后逐步执行该函数，直到完成

if (any(dim(prior$V) != sum(nfl))) {
    stop("V is the wrong dimension for some prior$G/prior$R elements")
}
## Browse[2]> dim(prior$V)
## [1] 3 3
## Browse[2]> sum(nfl)
## [1] 1

如果将错误消息修改为更具信息性，例如

if (any(dim(prior$V) != sum(nfl))) {
    stop("V is the wrong dimension for ",
         "some prior$G/prior$R elements: (G element dimension=(",
         paste(dim(prior$V),collapse=","),
         "), proper dimension=",sum(nfl),")")

}

---

我们能有一个可复制的例子吗？嗨，博克教授，我已经编辑了我的文章以包含我的数据。谢谢！我们能有一个可复制的例子吗？嗨，博克教授，我已经编辑了我的文章以包含我的数据。谢谢！