绘制混合效应模型的预测间隔

Question

我为我的实验实现了一个混合效应模型，以了解错误率如何影响反应时间。我现在想计算预测间隔，然后绘制它们。

这是我df的一个例子

    ppid error_rate      RT pNum
1   1_1_4   2.865371 0.43339    1
2  1_1_77  11.459301 0.45000    1
3  1_1_80   2.865371 0.38320    1
4  1_2_26   3.820155 0.49990    1
5  1_2_31   2.865371 0.56680    1
6  1_2_32   3.820155 0.58330    1
7  1_2_33   2.865371 0.50000    1
8  1_2_40   3.820155 0.44980    1
9  1_2_43   2.865371 0.56660    1
10 1_2_54  11.459301 0.46670    1
11 1_2_63   2.865371 0.43350    1
12 1_2_64   2.865371 0.46680    1
13 1_2_71   2.865371 0.54990    1
14 1_2_76   2.865371 0.48350    1
15 1_2_85   2.865371 0.53340    1
16 1_2_88   3.820155 0.43340    1
17 1_2_89   3.820155 0.53320    1
18  1_3_0   3.820155 0.45080    1
19  1_3_1   2.865371 0.45022    1
20 1_3_19   2.865371 0.46651    1

然后我实现混合效果模型，为每个数据点生成一些预测间隔，然后将原始数据与预测结合起来

library(lme4)
library(merTools)
library(ggplot2)

fit <- lmer(formula = RT ~ error_rate + (1 + error_rate | pNum), data = data)

pred <- cbind(data, predictInterval(fit, data))

然后我使用ggplot绘制此图并得到以下图：

ggplot(pred) + 
  geom_line(aes(x = error_rate, y = fit)) +
  geom_ribbon(aes(x = error_rate, ymin = lwr, ymax = upr), alpha = .2) +
  geom_jitter(aes(x = error_rate, y = RT), alpha = .1) +
  ylab("RT")

我的图对我来说很有意义：我有一条黑线表示每个错误率的预测值，还有一个阴影区域表示间隔。但是我不确定为什么在数据点内每个错误率水平的中间都得到垂直的直线？而且我的水平预测线似乎很奇怪...有人知道为什么会这样，以及如何消除它吗？非常感谢！

Answer 1

有一条线连接error_rate值而没有垂直线的一种方法是绘制y变量fit的 mean 值。这是通过stat_summary完成的，如下所示。

ggplot(pred, aes(x = error_rate, y = fit)) + 
  stat_summary(fun.y = mean, geom = "line", show.legend = FALSE) + 
  geom_ribbon(aes(x = error_rate, ymin = lwr, ymax = upr), alpha = 0.2) +
  geom_jitter(aes(x = error_rate, y = RT), alpha = 0.1) +
  ylab("RT")

注意：在问题代码中，功能区用alpha = 0.2绘制，点用alpha = 0.1绘制。使点的透明度低于基础预测范围是否更有意义？因此要交换Alpha值吗？