有没有办法从lmer中推断预测数据

Question

我正在使用lmer来拟合多级多项式回归模型，该模型具有多种固定效应（包括特定于主题的变量，如年龄，短期记忆跨度等）和两组随机效应（主题和主题） ：条件）。现在我想预测具有特定属性（年龄，短期记忆跨度等）的假设主题的数据。我适合模型（m）并创建了一个包含我的假设主题的新数据框（pred），但是当我尝试predict(m, pred)时出现错误：

Error in UseMethod("predict") : 
  no applicable method for 'predict' applied to an object of class "mer"

我知道我可以使用蛮力方法从我的模型中提取固定效果并将其全部乘以，但是有更优雅的解决方案吗？

Answer 1

您可以使用merTools R的merTools包轻松完成此类外推预测：http://www.github.com/jknowles/merTools

predictInterval包含一个名为lmer的函数，可为glmer和library(merTools) m1 <- lmer(Reaction ~ Days + (1|Subject), data = sleepstudy) predOut <- predictInterval(m1, newdata = sleepstudy, n.sims = 100) # extrapolated data extrapData <- sleepstudy[1:10,] extrapData$Days <- 20 extrapPred <- predictInterval(m1, newdata = extrapData) 拟合提供强大的预测功能。具体来说，您可以使用此函数来预测外推数据，并获得预测间隔，该预测间隔考虑固定和随机效应的方差，以及模型的残差。

这是一个快速的代码示例：

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