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我正在尝试获得混合模型预测的置信区间。预测函数不输出任何置信区间。很少有 StackOverflow 答案建议使用 merTools 包中的 predictInterval 函数来获取间隔,但这两个函数的预测估计值之间存在差异,我试图在下图中进行比较。有人可以让我知道我在这里做错了什么吗?此外,我尝试构建的实际模型类似于下面的代码片段中显示的模型,其中除了截距之外,我没有固定效果组件。
library(merTools)
library(lme4)
dat <- iris
mod <- lmer(Sepal.Length ~ 1 + (1 + Sepal.Width + Petal.Length +
Petal.Width|Species), data=dat)
c1 <- predict(mod, dat)
c2 <- predictInterval(mod, dat)
plot_data <- cbind(c1, c2)
plot_data$order <- c(1:nrow(plot_data))
library(ggplot2)
ggplot(plot_data) + geom_line(aes(x=order, y=c1), color='red') +
geom_ribbon(aes(x=order, ymin=lwr, ymax=upr), color='blue', alpha=0.2) +
geom_line(aes(x=order, y=fit), color='blue')
最佳答案
我还没有完全能够隔离 predictInterval
的部分这导致了问题,但解决您的特定问题的方法是注意,如果您想要的是组变化的截距和斜率,那么您可以拟合以下等效模型
mod2 <- lmer(Sepal.Length ~ 1 + Sepal.Width + Petal.Length + Petal.Width +
(1 + Sepal.Width + Petal.Length + Petal.Width|Species),
data = dat)
predictInterval
到这个拟合模型
c2 <- predictInterval(mod2, dat)
关于r - 如何获得 lmer 对象的置信区间?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/48685420/
我是一名优秀的程序员,十分优秀!