Question

我正在运行一个逻辑广义线性混合模型，希望将我的效果与置信区间一起绘制。我使用lme4软件包来适合我的模型：

glmer (cbind(positive, negative) ~ F1 * F2 * F3 + V1 + F1 * I(V1^2) + V2 + F1 * I(V2^2) + V3 + I(V3^2) + V4 + I(V4^2) +  F4 + (1|OLRE) + (1|ind), family = binomial, data = try, na.action = na.omit, control=glmerControl(optimizer = "optimx", calc.derivs = FALSE, optCtrl = list(method = "nlminb", starttests = FALSE, kkt = FALSE)))

OLRE表示我使用观测水平的随机效应来克服过度分散。

如果您由于收敛警告而感到疑惑，我通过了lme4故障排除协议，应该没问题。

为了获得具有置信区间的效果图，我尝试使用ggpredict： sjPlot，例如：

 plot_model(mod, type = "pred", terms = c("F1", "F2", "F3"), ci.lvl = 0.95)

我也尝试通过以下协议： https://rpubs.com/hughes/84484

 intdata <- expand.grid(
  positive = c(0,1), 
  negative = c(0,1),
  F1 = as.factor(c(0,1)), 
  F2 = as.factor(c(1,2,3)), 
  F3= as.factor(c(1,2,3,4)), 
  V1= as.numeric(median(try$V1)),
  F4= as.factor(c(30, 31)), 
  ind= as.factor(c(68)), 
  OLRE = as.factor(c(2450)), 
  V2= as.numeric(median(try$V2)), 
  V3= as.numeric(median(try$V3)), 
  V4= as.numeric(median(try$V4))
  )


 #conditional variances
 cV <- ranef(mod, condVar = TRUE) 
 ranvar <- attr(cV[[1]], "postVar")
 sqrt(diag(ranvar[,,1]))


 mm <- model.matrix(terms(  mod), data=intdata, 
               contrasts.arg = lapply(intdata[,c(3:5, 7:9)], contrasts, contrasts=FALSE))


 predFun<-function(.) mm%*%fixef(.) 
 bb<-bootMer(mod,FUN=predFun,nsim=3)

存在一些关于对比度和

的问题和警告

  Error in mm %*% fixef(.) : non-conformable arguments

因此，我想知道是否有人可以帮助我，但是到目前为止，我还没有任何工作，因此，我将非常感谢您的帮助。

这里是指向数据https://drive.google.com/file/d/1qZaJBbM1ggxwPnZ9bsTCXL7_BnXlvfkW/view?usp=sharing

的链接

置信区间用于预测Logistic广义线性混合模型（GLMM）

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