glmmLasso中随机效应的结构

Question

我想对一组360个观测值进行约150个固定效果变量和7个随机效果变量之间的模型选择。我决定将gla​​ssoLasso与Lasso过程一起用于混合模型。我没有进行大量研究，无法找到可比模型的一些例子，但没有成功。这是我的数据样本：

    > str(RHI_12)
'data.frame':   350 obs. of  164 variables:
 $ RHI_counts_12   : int  0 14 1 3 2 2 2 0 0 1 ...
 $ Site        : Factor w/ 6 levels "14_metzerlen",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ Location             : Factor w/ 30 levels "1","2","3","4",..: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
 $ Dist_roost      : num  0.985 0.88 0.908 0.888 0.89 ...
 $ Natural_light   : num  -0.194 -0.194 -0.194 -0.194 -0.194 ...
 $ Mean_wind       : num  0.836 0.836 0.836 0.836 0.836 ...
 $ Mean_temp       : num  -0.427 -0.427 -0.427 -0.427 -0.427 ...
 $ Day             : num  -0.993 -0.993 -0.993 -0.993 -0.993 ...
 $ Artificial_light: num  -0.2016 -0.2016 0.0772 -0.2016 -0.2016 ...
 $ WBdi            : num  1.14 1.14 1.14 1.14 1.14 ...
 $ WCdi            : num  1.49 1.49 1.49 1.49 1.47 ...
 ... (many more fixed-effect variables)

响应变量是计数（RHI_counts_12）。

我的问题是关于模型中随机效应变量的结构。我有2个分类随机效应变量（“站点”和“位置”；“位置”嵌套在“站点”中）和5个数字随机效应变量。我已经像这样构造了模型（仅使用固定效应变量的一个样本）：

lasso1<-glmmLasso(RHI_counts_12 ~ Artificial_light+WBdi+WCdi+BUdi+FOdi+TIdi, list(Site=~1,Location=~1+Dist_roost+Natural_light+Mean_wind+Mean_temp+Day), 
lambda = 500,family = poisson(link = log), data = RHI_12)

如果我拥有这2个类别的嵌套随机效应，那么我完全不相信构造随机效应的正确方法。我想在Site中嵌套一个具有Location的模型，但我不认为这就是我得到的。这是我的随机效果输出（在此输出中，“ Loc”代表位置，“ siteName”代表Site）：

    Random Effects:

StdDev:
[[1]]
         siteName
siteName 1.180514

[[2]]
                          Loc Loc:Dist_roost Loc:Natural_light Loc:Mean_wind
Loc                1.15105859    -0.66317669       -0.35354821   -0.10805268
Loc:Dist_roost    -0.66317669     1.42601945        0.46004662   -0.42795987
Loc:Natural_light -0.35354821     0.46004662        0.49532786   -0.15485395
Loc:Mean_wind     -0.10805268    -0.42795987       -0.15485395    0.76175417
Loc:Mean_temp      0.02677276     0.03961902       -0.01431360   -0.03649499
Loc:Day            0.03756960    -0.02081360        0.02520654   -0.12082652
                  Loc:Mean_temp     Loc:Day
Loc                  0.02677276  0.03756960
Loc:Dist_roost       0.03961902 -0.02081360
Loc:Natural_light   -0.01431360  0.02520654
Loc:Mean_wind       -0.03649499 -0.12082652
Loc:Mean_temp        0.36923939 -0.08311209
Loc:Day             -0.08311209  0.56876662

您认为对吗？我无法使用嵌套在“站点”中的“位置”来构建该模型（所有其他随机因素也将嵌套在“站点”中。）我尝试了许多不同的方法，但均未成功。

我已经非常感谢您阅读我的内容以及对glmmLasso中随机效果的结构的任何建议！:-)

汤玛士