如果我用R的lme4::glmer()拟合随机截距模型，则可以提取截距的结果向量，并计算这些截距的均值和方差。但是，手动计算这些数字的结果似乎与在模型对象上使用summary()的结果不匹配。发生了什么事？
这是我正在查看的确切工作示例，表明存在分歧：
set.seed(5)
# Load packages
library(fabricatr)
library(lme4)
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# Make some fake data with 10 clusters, 50 observations each
# and the outcomes are correlated in clusters.
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clusters <- rep(1:10, 50)
y <- fabricatr::draw_binary_icc(prob = 0.2, clusters = clusters, ICC = 0.5)
x1 <- rnorm(n = 500)
x2 <- rnorm(n = 500)
x3 <- rnorm(n = 500)
dat <- data.frame(clusters, y, x1, x2, x3)
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# Fit binary logistic hierarchical regression model with
# random intercepts, interaction
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m1 <- lme4::glmer(formula = y ~ x1*x2 + x3 + (1|clusters),
data = dat, family = binomial(link = "logit"),
nAGQ = 10)
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# Show manual vs. summary() intercept means and variance
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# Variance of random intercepts is 4.28, mean (Intercept) is -1.80
summary(m1)
# But manually the variance is 3.89 and mean is -1.70
intercepts <- coef(m1)$clusters["(Intercept)"]$`(Intercept)`
mean(intercepts)
var(intercepts)