R: Бутстрапирование с многоуровневой моделью

Question

Я рассчитываю рассчитать доверительные интервалы 95% вокруг моих оценок коэффициентов многоуровневой модели.

У меня нет проблем для моделей с одной переменной группировки, но метод начальной загрузки, который я выполнял (http://www.ats.ucla.edu/stat/r/dae/melogit.htm), по существу разбился, когда я добавил дополнительную переменную группировки.

Я исследовал bootMer (недавно реализованную часть lme4) с тем же результатом.

Вот пример задачи:

---------------------------- EDITED включать воспроизводимый пример - ---------------------------

Полезные комментарии к этому вопросу и работа в этом примере дали ответ - это не добавление второй переменной группировки как таковой, но недостаток в переменной группировки, которая вызывает проблему.

Вот приведенный пример для всех, кто сталкивается с этим.

Вот простая функция для наглядности ...

FUN <- function(fit) {return(fixef(fit))} 

Пример данных (полные)

grouper1 <- as.factor(sample(letters[1:20], 1000, replace = TRUE)) 
grouper2 <- sample(letters[1:2], 1000, replace = TRUE) 
DV<-rnorm(1000) 
IV<-rnorm(1000) 
example<-data.frame(grouper1, grouper2, DV, IV) 

прекрасно работает с этими данными

one_grouper<-lmer(DV ~ IV + (1 | grouper1), data=example) 

> bootMer(one_grouper,FUN, nsim=1) 

Call: 
bootMer(x = one_grouper, FUN = FUN, nsim = 1) 

Bootstrap Statistics : 
     original  bias std. error 
t1* 0.005286026 0.041665542   NA 
t2* 0.009642498 -0.003707219   NA 
> 
> two_grouper<-lmer(DV ~ IV + (1 | grouper1) + (1 | grouper2), data=example) 
> 
> bootMer(one_grouper,FUN, nsim=1) 

Call: 
bootMer(x = one_grouper, FUN = FUN, nsim = 1) 

Bootstrap Statistics : 
     original  bias std. error 
t1* 0.005286026 -0.03465914   NA 
t2* 0.009642498 -0.01361108   NA 

НО, когда мы вводим пропуски в переменной группировки ...

example$missinggroups <- with(example, ifelse(randommissing=="f", NA,grouper1)) 

> one_grouper<-lmer(DV ~ IV + (1 | missinggroups), data=example) 
> 
> bootMer(one_grouper,FUN, nsim=1) 

Call: 
bootMer(x = one_grouper, FUN = FUN, nsim = 1) 


Bootstrap Statistics : 
WARNING: All values of t1* are NA 
WARNING: All values of t2* are NA 
Warning message: 
In bootMer(one_grouper, FUN, nsim = 1) : some bootstrap runs failed (1/1) 

Answer 1

Это был номер confirmed issue, и в соответствии с комментариями исправление работало в версии для разработки с 08-января по 2014 год.

Это было, когда была версия < 1.1-3; lme4 on CRAN имел версии> 1.1-5 с 14 марта 2014 года.