e <- glmm.hp(mod)

在R语言中，`e <- glmm.hp(mod)`这条命令通常是用于建立一个高性能的广义线性混合模型（Generalized Linear Mixed Model, GLMM）。`glmm.hp`是你提到的一个自定义函数或者是某个特定库（如`glmmTMB`或`brms`）中的函数，`mod`则是你的模型对象，可能是对数据进行了一些预处理和指定模型结构后的结果。

例如，如果你使用的是`glmmTMB`包，`glmm.hp`可能是`gtm()`函数的一种形式，你可能写了类似这样的代码：

library(glmmTMB)
data <- your_data # 假设这是你的数据
formula <- y ~ x + (1|group) # 其中y是响应变量，x是解释变量，group是随机效应
mod <- gtm(formula, data = data)
e <- gtm(mod)

这里，`e`将会保存你构建的高性能GLMM模型的结果。

然而，由于你之前提到的错误信息，这个假设可能并不成立，实际操作中请确保你已经在适当的上下文中使用了这个函数，并且`glmm.hp`确实存在并且能够接受`mod`作为输入。

相关问题

> library(lme4) > library(MASS) > > # 更改此行以使用您的数据框变量 > data <- data > > # 处理你的自变量 "汉语水平"、"请求情景" > data$Chinese_level <- as.factor(data$Chinese.proficiency.levels) > data$Request_scenario <- as.factor(data$Request.contexts) > > # 分别对各种策略类型处理泊松分布检验和 GLMM 模型 > strategy_types <- c("Direct", "Conventionally.indirect", "Non.conventionally.indirect") > > for (strategy_type in strategy_types) { + # 提取策略类型所对应的无声停顿频次 + filled_pause_frequency_name <- paste(strategy_type, "strategy.filled.pause.frequency", sep = ".") + Filled.pause.frequency <- data[, filled.pause.frequency.name] + + # 泊松分布检验 + poisson_test <- fitdistr(Filled.pause.frequency, "Poisson") + + # 输出泊松分布检验结果 + cat("Poisson test for", filled.pause.frequency.name, ":\n") + print(poisson_test) + + # 构建GLMM模型 + glmm_formula <- as.formula(paste(colnames(data)[colnames(data) == filled_pause_frequency_name], "~ Chinese.proficiency.levels * Request.contexts + (1|speakers)")) + glmm_model <- glmer(glmm_formula, data = data, family = poisson(link = "log")) + + # 输出GLMM模型结果 + cat("GLMM model for", filled.pause.frequency.name, ":\n") + print(summary(glmm_model)) + } Error: object 'filled.pause.frequency.name' not found

这个错误是因为在循环中，您定义了一个变量 `filled_pause_frequency_name`，但在代码中使用时将其写成了 `filled.pause.frequency.name`，因此R无法找到该变量。您需要将 `filled.pause.frequency.name` 更正为 `filled_pause_frequency_name`。

设定对比的自由度不够怎么解决cox_model <- coxme(Surv(days, cens) ~ arms + cd40 + age + wtkg + homo + race + gender+frailty.gamma(1), data = data,frailty = TRUE)

如果您在使用 `coxme` 函数时出现了对比自由度不够的问题，可以尝试以下几种方法：

1. 减少模型中的变量数量：可以通过逐渐减少模型中的变量数量来减少对比自由度不够的问题。您可以通过检查每个变量的P值和相关性等指标来决定哪些变量可以从模型中删除。

2. 增加样本量：增加样本量可以提高模型的统计功效，从而减少对比自由度不够的问题。

3. 改变模型假设：可以考虑改变模型假设或使用其他模型来适应数据，例如使用广义线性混合模型（GLMM）或其他生存分析模型。

4. 使用其他估计方法：`coxme` 函数默认使用最大似然方法进行参数估计，但也可以使用其他估计方法，例如贝叶斯方法。您可以尝试使用其他估计方法来解决对比自由度不够的问题。

希望这些方法能够帮助您解决问题！