とりあえず，
「R
の
GLMM
推定関数でも計算できます」
ということを示すために，
lmer()
で計算してみる
……
というのも，
この問題は単純であるにもかかわらず
``random effects'' 変数を三個所に設定する必要があり，
これは面倒すぎて
glmmML()
では計算できないから．
library(lme4)
fit <- lmer(
dormancy ~ (1 | spc) + (1 | id) + light + (0 + light | spc),
family = binomial,
data = d,
method = "Laplace"
)
推定結果はこんなかんぢで．
Generalized linear mixed model fit using Laplace
Formula: dormancy ~ (1 | spc) + (1 | id) + light + (0 + light | spc)
Data: d
Family: binomial(logit link)
AIC BIC logLik deviance
532 553 -261 522
Random effects:
Groups Name Variance Std.Dev.
id (Intercept) 2.66e-01 5.16e-01
spc light 5.00e-10 2.24e-05
spc (Intercept) 1.99e+00 1.41e+00
number of obs: 562, groups: id, 105; spc, 22; spc, 22
Estimated scale (compare to 1 ) 0.8859
Fixed effects:
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) -0.636 0.354 -1.80 0.072
light -1.668 0.301 -5.55 2.9e-08
Correlation of Fixed Effects:
(Intr)
light -0.317
