问题描述
我的glmer模型包含两个预测变量和一个交互项，因此完全分离。遵循Ben Bolker的建议here和here，然后我将模型与bglmer进行拟合，对固定效果施加零均值先验先验。我的代码如下：
bglmer(Binary_outcome ~ (1|Subject) + Factor1 + Factor2 + Factor1:Factor2,mydata,control=glmerControl(optimizer="bobyqa"),family = binomial,fixef.prior = normal(sd = c(3,3,3)))
因子1和因子2都是因子变量，每个变量具有四个级别。对于我的代码，我遵循示例here。据我了解，我现在将固定效应结构的所有元素的SD均为3的零均值普通先验。
该代码似乎有效，但是我完全不确定我所做的是否正确。一般建议使用3 SD来帮助完全分离吗？以及我该如何指定fixef.priors仅在交互项上使用？ （完全分隔涉及Factor1和Factor2的特定组合，通常不涉及Factor1或Factor2）。还是要考虑相互作用，我是否必须对这三个要素都施加固定的先验先验？
解决方法
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