我正在测试cumulative链接混合模型，我想估计该模型的总体截距。
感兴趣的结果有4个类别，因此模型有3个logits，每个都有唯一的截距（阈值系数）。
使用clmm函数在带有序数包的R中对模型进行测试。我包括一个随机截距，一个随机斜率和一个cross-level交互。
模型如下：
comp.model.fit<-clmm(competence_ordinal~competence.state.lag1+ tantrum_dur.state.lag1+NEUROw1.c+tantrum_dur.state.lag1:NEUROw1.c+ (1+tantrum_dur.state.lag1|ID_nummer), data, Hess = TRUE, na.action = na.exclude)
拟合模型的结果表明，跨层次的交互作用是显着的。因此，我想找出简单斜率的重要区域，该区域定义了主持人（NEUROw1.c）的特定值，在该值处，焦点预测变量（tantrum_dur）上的结果（competence_ordinal）回归的斜率。 state.lag1）从不重要过渡到重要。
要计算简单斜率的检验，我需要对截距进行估算，但是，在这种类型的模型中，并未在阈值系数旁边识别出总体截距。
因此，我的问题是如何估算总体截距？ 有没有一种方法可以将第一个阈值限制为零，以便能够估计截距？