问题描述
我在理解 glmmTMB 中权重的行为时遇到了一些麻烦，因为它导致与 lmer 无法比较的结果。
这个例子可以帮助理解问题：
m9a <- lmer(wi_gamma ~ level + (1 | TAG_IDc),weights=sub$pesi,data=sub)
m9b <- lmer(wi_gamma ~ level + (1 | TAG_IDc),weights=sub$pesi/max(sub$pesi),data=sub)
这两个模型给出了相同的结果，因此我认为 lmer 将权重设为 1。
什么TMB：
m9c <- glmmTMB(wi_gamma ~ level + (1 | TAG_IDc),data=sub)
输出类似于 m9a，但我怀疑这可能是偶然的，因为我们尝试了其他模型，但情况并非总是如此
m9d <- glmmTMB(wi_gamma ~ level + (1 | TAG_IDc),data=sub)
这与 m9c 和 m9b 完全不同。我们不知道为什么...
我附上了一个数据集，以防有人可以提供帮助。
wi_gamma level TAG_IDc
1 1.0697674 3 i_16334_ALT
2 1.3043478 3 i_16336_ALT
3 1.4754098 3 i_16344_ALT
4 1.2592593 3 i_16350_ALT
5 1.0344828 3 i_16351_ALT
6 0.6422018 3 i_16355_ALT
7 0.9583333 3 i_16356_ALT
8 1.3129771 3 i_16363_ALT
9 0.4203152 3 i_16373_ALT
10 1.0714286 3 i_16438A_ALT
11 1.0576923 3 i_16490_ALT
12 0.9236234 3 i_16509_ALT
13 1.0210210 3 i_16523_ALT
14 0.9677419 3 i_16527_ALT
15 0.9181637 3 i_16564_ALT
16 1.4261745 3 i_16566_ALT
17 1.0242588 3 i_16579_ALT
18 1.3157895 3 i_16588_ALT
19 1.2761506 3 i_16680_ALT
20 1.5660685 3 i_16684_ALT
21 0.8371385 3 i_16685_ALT
22 3.3333333 3 i_17004_ALT
23 0.5693950 3 i_16318_CAPODARSO
24 0.5573770 3 i_16333_CAPODARSO
25 0.3292181 3 i_16343_CAPODARSO
26 0.1683502 3 i_16353_CAPODARSO
27 0.7380074 3 i_16357_CAPODARSO
28 0.6269592 3 i_16358_CAPODARSO
29 0.3125000 3 i_16364_CAPODARSO
30 0.3278689 3 i_16379_CAPODARSO
31 0.4575163 3 i_pic12_gela
32 0.6463878 3 i_pic13_gela
33 0.3048780 3 i_pic15_gela
34 0.2222222 3 i_pic16_gela
35 0.2811245 3 i_pic18_gela
36 0.3083700 3 i_pic19_gela
37 1.3274336 3 i_16191_GRA
38 1.0884354 3 i_16328_GRA
39 0.9302326 3 i_16340_GRA
40 1.1111111 3 i_16360_GRA
41 1.6853933 3 i_16361_GRA
42 1.3227513 3 i_16362_GRA
43 2.2660099 3 i_16365_GRA
44 0.6621005 3 i_16371_GRA
45 1.0185185 3 i_16375_GRA
46 1.5909091 3 i_16377_GRA
47 0.8737864 3 i_16438_GRA
48 2.3090278 3 i_16479_GRA
49 0.6951872 3 i_16520_GRA
50 1.1654135 3 i_16550_GRA
51 0.6250000 3 i_16558_GRA
52 1.0619469 3 i_16673A_GRA
53 2.0068027 3 i_17001_GRA
54 1.3461538 3 i_40401_MAT
55 1.1764706 3 i_40432_MAT
56 0.0010000 3 i_40441_MAT
57 1.8181818 3 i_40442_MAT
58 0.5494505 3 i_40449_MAT
59 0.4651163 3 i_40450_MAT
60 1.3636364 3 i_40468_MAT
61 3.0136986 3 i_40472_MAT
62 1.8918919 3 i_40475_MAT
63 0.2127660 3 i_40508_MAT
64 2.0000000 3 i_40514_MAT
65 2.7058824 3 i_41380_TARQUINIA
66 1.9780220 3 i_41397_TARQUINIA
67 0.9876543 3 i_41399_TARQUINIA
68 1.2941176 3 i_41429_TARQUINIA
69 1.2745098 3 i_41436_TARQUINIA
70 0.4444444 3 i_41469_TARQUINIA
71 2.9026193 2 i_16191_GRA
72 0.8282671 2 i_16318_CAPODARSO
73 1.4331228 2 i_16328_GRA
74 0.8658397 2 i_16333_CAPODARSO
75 1.6631572 2 i_16334_ALT
76 2.0049406 2 i_16336_ALT
77 0.7523895 2 i_16340_GRA
78 0.4074540 2 i_16343_CAPODARSO
79 1.0833450 2 i_16344_ALT
80 1.8238924 2 i_16350_ALT
81 1.7721126 2 i_16351_ALT
82 0.2646174 2 i_16353_CAPODARSO
83 0.6909334 2 i_16355_ALT
84 1.5339254 2 i_16356_ALT
85 1.1015470 2 i_16357_CAPODARSO
86 1.0525894 2 i_16358_CAPODARSO
87 1.9734806 2 i_16360_GRA
88 0.9523918 2 i_16361_GRA
89 1.4169294 2 i_16362_GRA
90 1.6450794 2 i_16363_ALT
91 0.1894661 2 i_16364_CAPODARSO
92 5.1850062 2 i_16365_GRA
93 1.1319997 2 i_16371_GRA
94 0.6967395 2 i_16373_ALT
95 1.1435281 2 i_16375_GRA
96 0.7470534 2 i_16377_GRA
97 0.4281720 2 i_16379_CAPODARSO
98 1.7035234 2 i_16438_GRA
99 1.7459570 2 i_16438A_ALT
100 5.5133775 2 i_16479_GRA
101 1.5966948 2 i_16490_ALT
102 1.4920488 2 i_16509_ALT
103 0.7903890 2 i_16520_GRA
104 0.7804563 2 i_16523_ALT
105 1.3696917 2 i_16527_ALT
106 3.0779570 2 i_16550_GRA
107 0.3343953 2 i_16558_GRA
108 1.3276080 2 i_16564_ALT
109 2.0664791 2 i_16566_ALT
110 1.5499096 2 i_16579_ALT
111 2.0303196 2 i_16588_ALT
112 1.7798461 2 i_16673A_GRA
113 1.3379980 2 i_16680_ALT
114 2.6767394 2 i_16684_ALT
115 1.1750567 2 i_16685_ALT
116 3.5022469 2 i_17001_GRA
117 2.3362075 2 i_17004_ALT
118 1.4023931 2 i_40401_MAT
119 1.1088690 2 i_40432_MAT
120 0.0010000 2 i_40441_MAT
121 2.6989452 2 i_40442_MAT
122 0.9312767 2 i_40449_MAT
123 0.3017808 2 i_40450_MAT
124 1.5893789 2 i_40468_MAT
125 2.9138612 2 i_40472_MAT
126 3.8217888 2 i_40475_MAT
127 0.1440525 2 i_40508_MAT
128 5.3833800 2 i_40514_MAT
129 3.7664419 2 i_41380_TARQUINIA
130 3.0025754 2 i_41397_TARQUINIA
131 2.6042539 2 i_41399_TARQUINIA
132 2.2046273 2 i_41429_TARQUINIA
133 1.8770580 2 i_41436_TARQUINIA
134 0.7418886 2 i_41469_TARQUINIA
135 0.6431548 2 i_pic12_gela
136 0.9083064 2 i_pic13_gela
137 0.6377614 2 i_pic15_gela
138 0.0704814 2 i_pic16_gela
139 1.5867438 2 i_pic18_gela
140 1.8477214 2 i_pic19_gela
解决方法
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