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library(lme4)
packageVersion("lme4") # 1.1.8
m1 <- glmer(myformula, data=X, family="binomial")
p1 <- predict(m1, type="response")
p2 <- predict(m1, type="response", newdata=X)
all(p1==p2) # FALSE
这不仅仅是一个舍入错误。我看到 cor(p1,p2) 返回 0.8。
这似乎与具有斜坡的模型无关。在下图中，隐式表示预测(..., type="response")没有新数据，显式表示预测(..., type="response", newdata=X)，其中 X 与训练相同。模型 1 与其他模型的唯一区别在于模型 1 仅包含(随机)截距，而其他模型具有随机截距和随机斜率。
最佳答案
事实证明，这是 predict.merMod 中的一个错误，已在开发版本中修复(2014 年 11 月，为 this Github issue )。如果您安装了编译工具，您可以直接从 Github 安装开发版本
devtools::install_github("lme4/lme4")
关于r - 训练集上的 Predict.glmer 在有或没有新数据的情况下有所不同，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/28356192/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！