Question

我有一个鸟类数据框。我有参与者的身份证号码，他们计算的鸟类数量，他们计算的年份，他们的纬度和长度坐标以及他们的努力。我做了这个模型：

model = lmer(count~year+lat+long+effort+(1|participant), data = df)

我现在希望模型从同一数据集中绘制预测值。因此，该数据是针对1997 - 2017年的，我希望该模型能够给出每年的预测值。我想绘制这些图，因此最终的图将在y轴上具有预测计数，在x轴上具有年（分类）。每年将有一个数据点w /置信区间。

我已经尝试搞清楚predict()，但我不太确定如何使用它来获得我想要的东西。它似乎需要一个新的数据框，但我没有新的数据集来运行模型来预测未来的数量。我希望模型能够根据summary(model)输出中的Beta值返回并处理我之前已经放入的数据。

我找到了这个帖子，它似乎基本上就是我要做的，但我无法获得sjPlot个依赖项下载，sjlabelled每次都会抛出错误：{ {3}}

Answer 1

您可以尝试ggeffects from GitHub，它将在即将出现的 sjPlot - 更新中用于绘制预测值。

library(ggeffects)
dat <- ggpredict(model, terms = "dat")
plot(dat)

如果您缺少依赖项，请尝试：

install.packages(
  c("sjlabelled", "sjmisc", "sjstats", "ggeffects", "sjPlot"),
  dependencies = TRUE
)

您甚至可能希望安装{{3}}，因为当前的开发版本对混合模型有一些修复和改进。

devtools::install_github("strengejacke/ggeffects")

Answer 2

我找到了我正在寻找的软件包，它被称为predictedmeans并且具有一个函数，您可以在其中放入模型和您希望predictmeans(model, model term)预测的模型术语。它完美无缺！