Question

我不明白profile在lmer中是如何运作的？有时它给出与观测总数完全相同的数值，有时甚至更少或更高于观测总数。另外，个人资料输出中的.zeta是什么？

（2）再次

pp <- profile(fitted,"theta_",quiet=TRUE)#fitted is a fitted model

为每个随机和固定效果提供值，但

cc <- confint(pp)

仅为方差分量生成置信区间。为什么？

在?profile文档中，我没有选择quiet。 quiet如何运作？

（3）运行命令

是否有任何好处

confint(profile(fitted))

而非运行confint(fitted)。

提前致谢。

Answer 1

给出一个可重复的例子：

library("lme4")
fm1 <- lmer(Reaction~Days+(Days|Subject),sleepstudy)

有时它[profile]给出与观察总数完全相同的值，有时甚至更少或更高于观察总数。

我不确定这意味着什么。

此外，个人资料输出中的.zeta是什么？

.zeta列是与最小偏差差异的带符号平方根。

为which（profile）或parm（confint）个人资料/指定没有值为所有参数指定CI;指定"theta_"仅提供随机效果方差 - 协方差和残差方差（如果有）的结果。

## all parameters (random and fixed)
pp0 <- profile(fm1)                 
levels(pp0$.par)
## [1] "Days"        "(Intercept)" ".sig01"      ".sig02"      ".sig03"     
## [6] ".sigma"     
# random effects only
pp1 <- profile(fm1,which="theta_")
levels(pp1$.par)
## [1] ".sig01" ".sig02" ".sig03" ".sigma"

同样适用于confint()：

## all parameters
cc0 <- confint(pp0)
rownames(cc0)
## [1] ".sig01"      ".sig02"      ".sig03"      ".sigma"      "(Intercept)"
## [6] "Days"
## random-effects parameters only
cc1 <- confint(pp1)
## [1] ".sig01" ".sig02" ".sig03" ".sigma"

quiet参数适用于confint()（不是profile()）。默认情况下，将confint() 直接应用于适合的模型会发出消息

计算配置文件置信区间...

警告用户正在进行计算密集/缓慢的过程。使用quiet=TRUE会抑制此消息。

?confint.merMod中的注意说：

默认方法'“profile”'相当于 confint(profile(object, which=parm), signames=oldNames, ...), level, zeta) 'profile'方法'profile.merMod'几乎完成了所有操作计算。因此，通常建议存储个人资料（。）结果，比如'pp'，然后使用'confint（pp， level = *）'例如，对于不同的级别。

换句话说，如果您打算对配置文件信息（绘图配置文件或多个alpha级别的计算置信区间）执行任何其他操作，则计算配置文件并存储它更有效而不是重复计算配置文件。如果您想要的只是默认的95％置信区间，那么您也可以使用confint(fitted_model)。

merMod对象的配置文件（lme4）

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