brms嵌套随机效应指定错误及模型设置疑问求助

一、报错原因与修复 #

你的报错是cor_ar()语法使用错误导致的，具体问题及修复方式如下：

1. 嵌套分组结构写法错误：brms中指定嵌套分组需用gr()函数包裹，不能直接用/连接变量。正确表示var1嵌套在var3中、var3嵌套在var4中的写法是gr(var4, var3, var1)。
2. cor_ar参数顺序错误：cor_ar()第一个参数是自回归阶数（比如AR(1)就传入1），若要基于时间/序列变量var2建模自相关，需通过by参数指定，不能将var2与阶数用+连接。

修正后的完整代码：

result <- brm(
  bf(
    mvbind(var9, var10, var15, var16) ~ var2 + var13 + var14 + var19 + var20 + var34 + var46 + var47 + var50 + var51 + var52 + var56 + var57 + var59 + var60 + var62 + var65 + var66 + var89 + var90 + var91 + var92 + var93 + var94 + cor_ar(1, by = var2 | gr(var4, var3, var1)),
           zi ~ var2 + var5 + var114 + cor_ar(1, by = var2 | gr(var4, var3, var1))
    ),
  data = y,
  family = zero_inflated_negbinomial(),
  iter = 1000,
  chains = 4,
  future = TRUE
)

二、关于两个设置的答疑 #

1. 使用cor_ar()指定自回归协方差结构 #

语法修正后这个用法是合理的，补充几点注意事项：

• 若要建模协方差结构而非相关结构，需添加cov = TRUE参数，示例：cor_ar(1, by = var2, cov = TRUE | gr(var4, var3, var1))。
• 确保var2是代表时间/观测顺序的变量，自相关结构会基于该变量在分组内的排序计算。
• gr()函数参数顺序：最外层分组在前，最内层在后，即gr(外层分组, 中层分组, 内层分组)。

2. 设置future = TRUE实现链的并行计算 #

这个设置是正确的，但需提前初始化future包的并行策略，否则无法真正启动并行。在运行brms代码前添加以下代码：

library(future)
plan(multisession) # 自动适配CPU核心数分配并行进程，RStudio中兼容性更好

内容的提问来源于stack exchange，提问作者StatisticsFanBoy