使用merTools :: predictInterval

Question

我想从线性混合模型估计标准误差和预测的方差。我使用merTools::predictInterval来估计预测间隔，因为我想在随机效应中包括一些不确定性（除了固定效应中的不确定性之外）。使用merTools::predictInterval中的模拟来估计预测的se和方差是否可以接受？如果是这样，我应该如何计算它们？我可以想到两种方式：

要获得与预测间隔相对应的方差（即包括残差），我首先要获得模拟的预测：

predictions <- merTools::predictInterval(...,  
                                         include.resid.var = TRUE, 
                                         returnSims = TRUE)

1。然后，我可以使用正态近似来估计方差（计算拟合值与上/下区间之间的距离，然后将其除以1.96）：

var1 <- ((predictions$upr - predictions$lwr)/2/1.96)^2

2。或者我可以采用模拟值的方差：

var2 <- apply(X = attr(x = predictions, which = 'sim.results'), MARGIN = 1, FUN = var)

SE将成为方差的平方根。为了获得与置信区间有关的SE和/或方差，我可以在include.resid.var = FALSE调用中使用merTools::predictInterval重复此步骤。

这两种方法都可以接受吗？一个比另一个好吗？