绘制格子中的随机效应观察图

Question

我试图从随机效应模型中仅绘制某些观察结果（因为实际数据集有很多观察结果）。

以下是分析示例：

# Load packages

library(lme4)
library(lattice)

# Load sleep data

data(sleepstudy) 

# Model

fit <- lmer(Reaction ~ Days + (1 + Days|Subject), data = sleepstudy)

# Plot random effects

dotplot(ranef(fit, condVar = T))

情节看起来像这样：

如果我只想绘制主题337、310、333和349的结果怎么办？

我尝试保存ranef()结果，选择感兴趣的主题，然后从那里构建图，但是当我丢失误差线时那将无法工作。

Answer 1

我们需要操纵ranef.mer对象。

library(lme4)
library(lattice)
data(sleepstudy) 
fit <- lmer(Reaction ~ Days + (1 + Days|Subject), data=sleepstudy)

首先，我们存储它。

r.int <- ranef(fit, condVar=TRUE)

第二，我们创建一个具有所需子集行号的向量。

s <- c(337, 310, 333, 349)

第三，在lapply函数内部，我们在列表中同时包含data.frame和重要的属性，这些属性的方差隐藏在数组中。

r.int <- lapply(r.int, function(x) {
  s2 <- which(rownames(x) %in% s)
  x <- x[s2, ]
  attributes(x)$postVar <- attributes(x)$postVar[, , s2]
  return(x)
})

第四，我们破解了所需的类标签。

class(r.int) <- "ranef.mer"

等等，我们终于可以绘制出所需的选择了。

dotplot(r.int)

产量