所以我对R来说相当新。我正在研究一个带有数据集的项目，看看鸟类的年龄。我们有来自95个人的> 400,000个观测值。我的任务是：
“如果它的线条旁边有一些数据点，那么这个图表会更有说服力。你可以在lme4中的getcall中获取ranef的数据点。所以，运行没有年龄和年龄2的模型。然后，拉出来随机效应项（每个人的值），然后绘制它们（y =随机效应，x =年龄）。“
这是有问题的图表（它是使用我们的模型在Excel中制作的）：Graph
所以我跑了这个
> lmbdna<-lmer(Gs ~ (1 | Individual) + Bin + year + Mass)
> ranef(lmbdna)
>$Individual
> plot(Age, ranef(lmbdna))
我得到了这个
xy.coords（x，y，xlabel，ylabel，log）中的错误： 'x'和'y'长度不同
我真的迷失了，我不知道如何将ranefs绘制到这个时代。有没有办法将年龄与个人联系起来摆脱这个错误？
以下是我的一些数据：
Indiv Age Mass MaxDepth Depth Gs PDBA Bin year
69903 12 1015 3.806 3.025 0.1854302 92.7151 A N
52712 20 957.5 3.806 3.025 0.204678 102.339 A T
55969 19 1002.5 3.806 3.025 0.222338 111.169 A T
64442 15 1040 3.806 3.025 0.1872954 93.6477 A T
76252 11 940 3.806 3.025 0.223136 111.568 A T
53391 21 1022.5 3.806 3.025 0.234452 117.226 A E
53391 21 1022.5 3.806 3.025 0.299438 149.719 A E
60117 18 937.5 3.806 3.025 0.1469442 73.4721 A E
60151 18 970 3.806 3.025 0.1941052 97.0526 A E
52712 20 957.5 3.855 3.025 0.1812926 90.6463 A T
52712 20 957.5 3.855 3.025 0.25101 125.505 A T
64442 15 1040 3.855 3.025 0.1850976 92.5488 A T
64442 15 1040 3.855 3.025 0.1026478 51.3239 A T
76252 11 940 3.855 3.025 0.235822 117.911 A T
78712 10 880 3.855 3.025 0.1638106 81.9053 A T
87819 7 1000 3.855 3.025 0.166391 83.1955 A T
90281 6 957.5 3.855 3.025 0.1493948 74.6974 A T
60151 18 970 3.855 3.025 0.1904232 95.2116 A E
69944 12 915 3.904 3.025 0.256504 128.252 A N
3260 24 960 3.904 3.025 0.168019 84.0095 A T
52712 20 957.5 3.904 3.025 0.270704 135.352 A T
64442 15 1040 3.904 3.025 0.1507102 75.3551 A T
71432 12 970 3.904 3.025 0.1238154 61.9077 A T
80538 15 917.5 3.904 3.025 0.236976 118.488 A E
76583 14 870 3.952 3.025 0.295982 147.991 A N
84420 7 1005 3.952 3.025 0.1861876 93.0938 A N
87819 7 1000 3.952 3.025 0.178179 89.0895 A T
53391 21 1022.5 3.952 3.025 0.1917954 95.8977 A E
53391 21 1022.5 3.952 3.025 0.1482036 74.1018 A E
53391 21 1022.5 3.952 3.025 0.1999868 99.9934 A E
53391 21 1022.5 3.952 3.025 0.276334 138.167 A E
60151 18 970 3.952 3.025 0.1776108 88.8054 A E
80538 15 917.5 3.952 3.025 0.188733 94.3665 A E
69944 12 915 4.001 3.025 0.2596 129.8 A N
3260 24 960 4.001 3.025 0.1824546 91.2273 A T
感谢任何帮助。感谢
答案 0 :(得分：0)
主要问题是您提取的随机效果是每个人，而您尝试绘制的年龄数据是针对每个观察。您需要将其汇总到单个级别（例如，在所有观察中为每个人获取最大值以获得您要查找的结果。下面的示例使用您在上面提供的文本。
不确定这是否是你所追求的，但主要问题是你的矢量长度不同。希望下面的代码能给你一些想法。获得更大的数据样本本来很棒。
require(lme4)
# the data snapshot supplied above only contains one level of the factor bin, let's add another
dta[dta$Indiv < 7000, "Bin"] <- "B"
# estimate model
lmbdna <- lmer(Gs ~ (1 | Indiv) + Bin + year + Mass, dta)
# random effects are for indivuals, so need to aggregate individuals' ages
plt_dta <- aggregate(dta$Age, by = list(dta$Indiv), max)
# create one dataset by merging with random effects
plt_dta <- merge(plt_dta, ranef(lmbdna)$Indiv, by.x = 1, by.y = 0)
# plot data
plot(plt_dta[,2], plt_dta[,3], xlab = "age", ylab = "ranef")
答案 1 :(得分：0)
我认为我们不能根据您分享的数据获得有意义的模型，所以让我们使用类似?ranef中的示例：
library("lme4")
fm1 = lmer(Reaction ~ Days + (1 | Subject), data = sleepstudy)
my_ranef = ranef(fm1)
str(my_ranef)
# List of 1
# $ Subject:'data.frame': 18 obs. of 1 variable:
# ..$ (Intercept): num [1:18] 40.78 -77.85 -63.11 4.41 10.22 ...
# - attr(*, "class")= chr "ranef.mer"
str()对于查看对象的结构非常有用。在这里，我们可以看到my_ranef是一个项目的列表，该项目是一个数据框（名为Subject），包含18行和1列（名为(Intercept)）。让我们仔细看看数据框：
head(my_ranef$Subject)
# (Intercept)
# 308 40.783710
# 309 -77.849554
# 310 -63.108567
# 330 4.406442
# 331 10.216189
# 332 8.221238
因此，数据框具有与每个主题对应的行名，然后随机效果截距位于（拦截）列中。所以我们可以像这样绘制随机效应：
plot(row.names(my_ranef$Subject), my_ranef$Subject[, "(Intercept)"])
你遇到的问题是你给整个列表或数据框作为你的情节的y参数，而你只需要提取矢量。
我们还可以提取随机效应
est_ranef = my_ranef$Subject[, "(Intercept)"]
（请注意，括号会使"(Intercept)"成为非标准列名称，这会在提取它时增加一些难度，简单的$无效 a la { {1}}，但我们可以使用my_ranef$Subject$(Intercept)和上面引用的列名，或者反引词可以与[一起使用，如下所示：
$如果您查看my_ranef$Subject$`(Intercept)`
更复杂的模型，您会看到为什么使用数据框架结构列表。