我能请求帮助吗？
我使用stan_glmer拟合二项式模型，并选择了我认为最适合数据的模型。我使用后验预测命令将我观察到的数据与模型模拟的数据进行比较，看起来非常相似。
我现在想要预测不同级别预测变量的事件概率。我通常会在glmer中使用predict命令，但我知道我应该使用stan_glmer的posterior_predict命令来考虑模型中的完全不确定性。如果x1和x2是二元事件的连续预测变量，并且我想要对组进行随机截取，则模型公式为：
model <- stan_glmer(binary event ~ x1 + x2 +(1 | group), family="binomial"
我的问题是：我想改变预测因子（x1和x2）以了解模型如何预测观察到的数据（以及这些预测的可变性），可能作为情节，但我不确定如何。任何帮助或指导将不胜感激。
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简而言之，posterior_predict有一个newdata参数，期望data.frame的值为x1，x2和group。此参数类似于许多其他预测函数中的参数，并且有一个使用示例可以通过example(posterior_predict, package = "rstanarm")执行。
在你的情况下，它可能是这样的
nd <- with(original_data,
expand.grid(x1 = seq(from = min(x1), to = max(x1), length.out = 20),
x2 = seq(from = min(x2), to = max(x2), length.out = 20),
group = levels(group)))
PPD <- posterior_predict(model, newdata = nd)
但您可以通过其他各种方式选择x1和x2的值。