R语言mblogit多分类回归添加多个随机效应的方法问询

可以构建包含多个独立随机效应的模型，mlogit包要求通过列表形式传递多个随机效应公式，以下是正确实现方式：

正确代码示例 #

library(MASS)
library(mlogit)

# 确保数据集为mlogit所需的长格式（若原始数据集是宽格式）
housing_long <- mlogit.data(housing, shape = "wide", choice = "Sat")

# 构建包含两个独立随机截距的模型
house.mblogit4 <- mblogit(Sat ~ 1, 
                          random = list(~1|Infl, ~1|Type), 
                          maxit = 1000, 
                          estimator = "REML",
                          data = housing_long)

错误写法说明 #

你之前尝试的两种写法问题如下：

• random=~1|Infl+ ~1|Type：不符合mlogit的随机效应公式语法，该包不支持这种直接拼接多个分组的写法。
• random=~1|Infl+Type：此写法表示将Infl和Type组合为单个交叉分组变量（即按两者的组合进行随机截距建模），而非两个独立的随机效应，这与你的需求不符，因此会触发语法错误。

若你实际需要的是交叉随机效应（基于Infl和Type的组合分组），可以使用~1|Infl:Type的写法，但这和添加两个独立随机效应是完全不同的模型设定。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Agata