使用MCMCglmm的R中的贝叶斯误差变量(总最小二乘)模型

Question

我正在使用MCMCglmm包中的一些贝叶斯线性混合模型R.我的数据包括使用错误测量的预测变量.因此,我想建立一个考虑到这一点的模型.我的理解是,基本的混合效应模型MCMCglmm将仅对响应变量(如ols回归)中的误差最小化.换句话说,垂直误差将被最小化.我想最小化与回归线/平面/超平面正交的误差.

1. 是否可以使用MCMCglmm或者我必须使用JAGS/STAN来进行变量误差(也就是总最小二乘)模型？
2. 是否可以在同一模型中使用多个预测变量来实现这一点(我有一些模型有3个或4个预测变量,每个模型都有误差测量)？
3. 如果可能,我该如何指定模型？

我在下面列出了一个数据集,其中一个随机变量height用错误来衡量,以说明基本设置MCMCglmm.

library(nlme)
library(MCMCglmm)

data(Orthodont)

set.seed(1234)

Orthodont$height <- c(rnorm(54, 170, 10), rnorm(54, 150, 10))

prior1 <- list(
    B = list(mu = rep(0, 3), V = diag(1e+08, 3)), 
    G = list(G1 = list(V = 1, nu = 1, alpha.mu = 0, alpha.V = 1000)), 
    R = list(V = 1, nu = 0.002)
)

model1 <- MCMCglmm(
    fixed = distance ~ height + Sex,   
    random = ~ Subject, 
    rcov = ~ units,
    data = Orthodont, 
    family = "gaussian",  
    prior = prior1,
    nitt = 1.1e+4, 
    thin = 10, 
    burnin = 1e+3,
    verbose = FALSE
)

summary(model1)