Question

为什么基于渐近正态性的confint.default不适用于lmer模型？

fit <- lmer(y~(1|operator)+(1|part),data=dat)

Linear mixed model fit by REML ['lmerMod']
Formula: y ~ (1 | operator) + (1 | part)
 Data: dat
REML criterion at convergence: 409.3913
Random effects:
Groups   Name        Std.Dev.
part     (Intercept) 3.2018  
operator (Intercept) 0.1031  
Residual             0.9398  
Number of obs: 120, groups:  part, 20; operator, 3
Fixed Effects:
(Intercept)  
     22.39  


 confint.default(fit)
 Error in as.integer(x) : 
   cannot coerce type 'S4' to vector of type 'integer'

错误是什么？如何根据lmer模型的渐近正态性得到置信区间？

Answer 1

不要使用confint.default()，只需使用confint()即可。计算置信区间的方法对于不同的模型类型是不同的。您可以使用methods(confint)查看不同的方法。＆＃34;正确＆＃34;根据传递给函数的第一个对象的类调用函数的版本。直接调用其中一种方法通常不是一个好主意。

有如何计算lmer对象边界的选项。查看?confint.merMod的帮助页面，查看该模型类型的唯一选项。

Answer 2

@MrFlick是正确的，但可能值得添加confint.merMod()默认情况下提供可能性配置文件CI; confint(.,method="Wald")将根据渐近正态性给出置信区间：

'＆＃34; Wald＆＃34;'：近似置信区间（固定效应仅参数;所有方差 - 协方差参数CI都会根据估计的局部曲率返回为“NA” 可能性表面;

（这在帮助页面中显而易见，但在这里可能值得重申。）

基于渐近正态性的lmer模型置信区间

2 个答案: