Question

我在R v.3.0.2上运行了lme包中的nlme - 模型。我尝试使用predict.lme提取模型估算值，但它会返回错误。这是复制错误的代码：

my.model = lme(fixed = Maxi ~ Time*Origin, random = ~ 1 |Genotype, method = "REML", weights=varPower(), data=dd)
new.my.model <-  data.frame(Origin = c("Ka", "Ka", "La", "La"), Time = c("mor", "eve", "mor", "eve"))
predict(my.model, new.my.model, level = 0:1)
#Error in predict.lme(my.model, new.my.model, level = 0:1) : 
#cannot evaluate groups for desired levels on 'newdata'

以及数据：

dd<-read.table(text="Origin Genotype  Time Maxi
Ka    Ka1     mor 14,59
Ka    Ka1     eve 13,42
Ka    Ka11    mor 14,08
Ka    Ka11    eve 16,29
Ka    Ka15    mor 14,38
Ka    Ka15    eve 14,56
La    La1     mor 17,82
La    La1     eve 13,28
Ka    Ka1     mor 16,44
Ka    Ka1     eve 15,52
Ka    Ka15    mor 13,76
Ka    Ka15    eve 13,55
Ka    Ka1     mor 19,15
Ka    Ka1     eve 19,12
La    La6     mor 10,54
La    La6     mor 11,38
La    La6     eve 10,48
Ka    Ka15    mor 15,25
Ka    Ka15    eve 16,51
La    La1     mor 17,46
La    La1     eve 15,57
Ka    Ka1     mor 16,83
Ka    Ka1     eve 15,63
Ka    Ka15    mor 14,54
Ka    Ka15    eve 15,09
La    La1     mor 11,3
La    La1     eve 11,94", header=TRUE, dec=",")

数据是两个因素（Ka，La），每个因子有两个级别（mor，eve）和随机效应。我试图提取4个数据级别的估计值，即Ka，mor;嘉，前夕; La，mor;镧，前夕。

在另一个背景下首先在CV上询问，但我在这里被推荐。

Answer 1

如果要忽略随机分量，则设置levels=0:1不正确;你应该使用levels=0。

new.my.model <- expand.grid(Origin=c("Ka","La"), Time=c("mor","eve"))
( pm<-predict(my.model, new.my.model, level = 0) )

# [1] 15.30408 15.51259 12.99398 12.05721
# attr(,"label")
# [1] "Predicted values"

cbind(new.my.model, pred.mean=pm)

#   Origin Time pred.mean
# 1     Ka  mor  15.30408
# 2     La  mor  12.99398
# 3     Ka  eve  15.51259
# 4     La  eve  12.05721

R：lme，无法在“新数据”上评估所需级别的群组。

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