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更新: 2014-02-23 22:46:04

生態学のデータ解析 - MCMCglmm

  • 一般化線形混合モデル (GLMM 参照) の推定計算する関数 MCMCglmm() を紹介します (R の関数)

    Rlogo

(書きかけ)


[もくじ]


MCMCglmm() とは何か 

使いかたの注意 

  • glmmML() よりややめんどう
  • pr = TRUE オプション指定をすると,random effects の事後分布サンプルも出力される
    • Sol の matrix に
    • ただし data の各行ごとに units と名前の random effects が設定されている (ユーザが何も指定しなくても) -- たとえば各行が各個体のデータであれば,「個体差」に相当する部分をあらわす

random effects の prior について 

  • R-structure: G-structure で説明できない「ずれ」をあらわす正規分布 (上述の units)
    • 共分散ゼロの分散共分散行列 (対角行列) である多変量正規分布 (平均はゼロ)
  • G-structure: random effects の事前分布である多変量正規分布 (平均はゼロ)
    • 分散共分散行列を指定
    • 共分散ゼロとすることも可能 (これが default)

出力 

  • summary(MCMCglmm オブジェクト) で出力される pMCMC とは?

pMCMC is the two times the smaller of the two quantities: MCMC estimates of i) > the probability that a<0 or ii) the probability that a>0, where a is the parameter value. Its not a p-value as such, and better ways of obtaining Bayesian p-values exist.

系統関係 

  • 系統関係を考慮した random effects をあつかえる
    • しかし久保が不勉強なのでよくわからない
    • 同様のことができる R package として pedegreemm がある