glm()
とか使えない.
こういう場合は尤度関数を自分で書き,
optim()
など使って最尤推定値を計算する.
glmmPQL( dead ~ 1 + toxicity, random = ~ 1 | plot/id, family = binomial("logit"), data = data )とでもやれば良さそうなかんぢなんだけど …… 乱数例を作って推定させてみると, この推定結果がぢつに劣悪なのである (random effects に関して --- ブロックの効果と個体の効果の区別がついてないような推定結果だ).
lme4
の
GLMM()
も同様.
どうしてこの程度の問題がうまく解けないんだろう.
標本数が少なすぎるのだろうか.