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下記の混合効果ロジスティック回帰モデルで診断を実行しようとしています。私は残差をプロットすることができr-プロジェクトでlmer（）を使用した混合効果ロジスティック回帰モデルの診断
head(data)
CalfID CEever birthWeightCat AFno FRAgeY damGirBir YNSUPPLEM
305 CA010110001 1 <20 2 48 140.0 1
306 CA010110002 1 21-25 1 45 144.0 0
307 CA010110004 0 21-25 1 47 151.5 0
308 CA010110005 0 <20 2 71 147.0 0
309 CA010110006 0 <20 1 57 141.5 1
310 CA010110007 0 <20 1 53 141.5 1
：
mod <- lmer(CEever ~ (1|SL)
+ birthWeightCat
+ AFno
+ FRAgeY*factor(genCat)
+ damGirBir
+ factor(YNSUPPLEM),
data=Data, family="binomial")
このモデルのデータの形式である
res <- resid(mod)
plot(res)
....しかし、レバレッジの値を取得することはできませんかクックの距離とDfベータ。
まず、このモデルタイプで使用するこれらの便利なテクニックがあります。その場合、これらの値を取得するためにどのコードが使用されていますか。
など、あなたがDFBETASを導き出すことがあるからestexオブジェクトを生成Dを調理します、私はすでに、線形のために働くように見えるこのパッケージを使用しようとしましたが、ないためにしていましたロジスティック混合効果モデル。私は以下のように使用していました：alt.est < - estex（modJ、 "SL"） UseMethod（ "fixef"）のエラー： "fixef"の適用可能なメソッドが "mer"クラスのオブジェクトに適用されていません ：関数 'which'のメソッドを選択する際に引数 'x'を評価する際にエラーが発生しました – user999366
このフォーラムを使用していないのですが、多少の違いはありますか？（substr（names（fixef（model））、上記の返事を混乱させる！私は、あなたの迅速な返事にとても感謝し、上記のコードでestex（）を使って私が間違っていることを知っていますか？ （私は上記で得られたエラーmsgを含んでいます。）上記のフォーマットはとても悲惨でした。 – user999366