anova тест III типу для ГЛММ

Я вписую glmerмодель в lme4пакет R. Я шукаю таблицю anova з вказаною в ній величиною p, але не можу знайти жодного пакета, який би їй підходив. Чи можливо це зробити в R?

Модель, яка мені підходить, має форму:

model1<-glmer(dmn~period*teethTreated+(1|fullName), 
   family="poisson", 
   data=subset(dataset, 
          group=='Four times a year'),
   control=glmerControl(optimizer="bobyqa"))

r anova lme4-nlme mixed-model

— Джорджіо Шпедікато
джерело

Якщо ви готові погодитися на тести Wald, це має спрацювати:

library(lme4)
library(car)
gm1 <- glmer(cbind(incidence, size - incidence) ~ period + (1 | herd),
                   data = cbpp, family = binomial)
Anova(gm1,type="III")

Однак зауважте, ?Anovaщо:

Позначення "тип-II" та "тип-III" запозичені у SAS, але визначення, які використовуються тут, не відповідають точно тим, що використовуються в SAS. Випробування типу II розраховуються за принципом маргінальності, тестуючи кожен термін після всіх інших, крім ігнорування родичів вищого порядку; так звані випробування типу III порушують маргінальність, випробовуючи кожен термін у моделі після всіх інших. Це визначення випробувань типу II відповідає тестам, що виробляються SAS для моделей дисперсійного аналізу, де всі предиктори є факторами, але не більш загальними (тобто, коли є кількісні прогнози). Будьте дуже обережні при формулюванні моделі тестів III типу, інакше перевірені гіпотези не мають сенсу.

Я дуже ретельно перевірив би ваші результати, щоб переконатися, що вони мають сенс!

Крім того, ви можете використовувати afex::mixedаналогічні таблиці за допомогою тесту співвідношення ймовірності або параметричного завантажувального рядка; останній є найбільш точним, але й найповільнішим на сьогоднішній день.

Дивіться ?pvaluesв lme4пакеті для більш загального обговорення обчислення р-значення в контексті ГЛМ.

— Бен Болкер
джерело