为什么随机效应估计器不正确

问题描述

我正在尝试使用二项式数据模拟glmmLasso。

但是随机效应估计器与我给出的5不相似。

我的代码有问题吗？

如果没有，为什么会这样显示随机效果。

makedata <- function(I,J,p,sigmaB){
  N <- I*J
  # fixed effect generation
  beta0 <- runif(1,1)
  beta <- sort(runif(p,1))
  # x generation
  x <- matrix(runif(N*p,-1,1),N,p)
  # random effect generation
  b0 <- rep(rnorm(I,sigmaB),each=J)
  # group
  group <- as.factor(rep(1:I,each = J))
  
  # y generation
  k <- exp(-(beta0 + x %*% beta + b0))
  y <- rbinom(n = length(k),size = 1,prob = (1/(1+k)))
  
  #standardization
  sx <- scale(x,center = TRUE,scale = TRUE)
  
  simuldata <- data.frame(y = y,x = sx,group)
  
  res <- list(simuldata=simuldata)
    
  return(res)
}

# I : number of groups
I <- 20
# J : number of observation in group
J <- 10
# p : number of variables
p <- 20
# sigmaB : sd of random effect b0
sigmaB <- 5

set.seed(231233)

simdata <- makedata(I,sigmaB)

lam <- 10
xnam <- paste("x",1:p,sep=".")
fmla <- as.formula(paste("y ~ ",paste(xnam,collapse= "+")))

glmm <- glmmLasso(fmla,rnd = list(group=~1),data = simdata,lambda = lam,control = list(scale = T,center = T))
summary(glmm)

解决方法

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