Какова правильная структура данных для моделирования цензурированных данных в MCMCglmm

Question

Я хотел бы создать смешанную модель для оценки влияния моих обработок (Cort and Pred) на индивидуальное поведение. Поскольку мои данные подвергаются цензуре (люди, которые не выходят из своего убежища в течение определенного времени, получают максимальный балл, здесь 1200), я намерен использовать пакет MCMCglmm с семейством «cengaussian».

Моя первоначальная структура данных выглядит следующим образом:

ID Cort Pred repeat. RT_orig 
1 1 NoCH PA  1  113 
2 2 CH PA  1  NA 
3 3 NoCH PA  1  65 
4 4 CH PA  1 1200 
5 5 CH PP  1  472 
6 1 NoCH PA  2  790 
7 2 CH PA  2  NA 
8 3 NoCH PA  2  1 
9 4 CH PA  2  15 
10 5 CH PP  2 1200 
11 1 NoCH PA  3  31 
12 2 CH PA  3  548 
13 3 NoCH PA  3 1200 
14 4 CH PA  3 1200 
15 5 CH PP  3  527 

и первый раз, когда я применил следующую модель

model<-MCMCglmm(RT_orig~Cort*Pred+repeat., 
    random=~ID+(0+repeat.|ID), data=xdata, family="cengaussian") 

Однако я столкнулся с этим сообщением об ошибке:

Error in matrix(unlist(value, recursive = FALSE, use.names = FALSE), nrow = nr, : 'data' must be of a vector type, was 'NULL'

После тщательных исследований по этому вопросу я пришел к выводу, что моя переменная ответа должна иметь две колонки, например, в модели выживаемости. Но я до сих пор не знаю, как должна выглядеть правильная структура данных.

Если я пытался кодировать нецензурных данные в новом столбце (возможно, не правильный путь ...)

ID Cort Pred repeat. RT_orig censored 
1 1 NoCH PA  1  113  0 
2 2 CH PA  1  NA  NA 
3 3 NoCH PA  1  65  0 
4 4 CH PA  1 1200  1 
5 5 CH PP  1  472  0 
6 1 NoCH PA  2  790  0 
7 2 CH PA  2  NA  0 
8 3 NoCH PA  2  1  0 
9 4 CH PA  2  15  0 
10 5 CH PP  2 1200  1 
11 1 NoCH PA  3  31  0 
12 2 CH PA  3  548  0 
13 3 NoCH PA  3 1200  1 
14 4 CH PA  3 1200  1 
15 5 CH PP  3  527  0 

используя следующую модель

MCMC.RT<-MCMCglmm(cbind(RT_orig, censored)~Cort*Pred+repeat., 
    random=~ID+(0+repeat.|ID), data=xdata, family="cengaussian") 

Я получаю это

**Error in MCMCglmm(cbind(RT_orig, censored) ~ Cort * Pred + repeat., : 
    for censored traits left censoring point must be less than right censoring point** 

Я вполне уверен, что я очень близок к решению, но я не мог найти ответа на этот вопрос enywhere. Поэтому я был бы очень, очень заперт, если бы кто-нибудь мог дать мне совет по этому вопросу.

Answer 1

Данные о Lantency действительно являются проблемой, с которой я борюсь с собой.

Насколько я знаю (я только посмотрел на это очень кратко), ваши данные полезны для анализа выживаемости, но не для MCMCglmm. Как указано here, вам нужно установить минимальное и максимальное значение.

data$ymin <- floor (data$y) 
data$ymax <- ceiling (data$y) 
model <- MCMCglmm (cbind(ymin,ymax) ~Cort*Pred+repeat