r - 如何在混合效应模型中获得系数及其置信区间？

Question

在lm和glm模型中，我使用coef和confint函数来实现目标:

m = lm(resp ~ 0 + var1 + var1:var2) # var1 categorical, var2 continuous
coef(m)
confint(m)

现在，我向模型添加了随机效果-使用来自lme4包中的 lmer函数的混合效果模型。但是然后，函数 coef和 confint对我来说不再起作用了!

> mix1 = lmer(resp ~ 0 + var1 + var1:var2 + (1|var3)) 
                                      # var1, var3 categorical, var2 continuous
> coef(mix1)
Error in coef(mix1) : unable to align random and fixed effects
> confint(mix1)
Error: $ operator not defined for this S4 class

我试图谷歌和使用文档，但没有结果。请指出正确的方向。

编辑:我也在想这个问题是否更适合 https://stats.stackexchange.com/，但我认为它比统计上的更具技术性，因此我得出结论，它最适合这里(SO)...您怎么看？

Answer 1

有两个新软件包lmerTest和lsmeans，它们可以为lmer和glmer输出计算95％的置信度限制。也许您可以调查一下？还有coefplot2，我认为也可以做到(尽管Ben指出了Wald统计数据的标准错误，但不是十分复杂，这与lmerTest和lsmeans中使用的Kenward-Roger和/或Satterthwaite df近似相反) )...遗憾的是lsmeans包中仍然没有内置绘图工具(就像effects()包中一样)，btw还返回了lmer和glmer对象的95％置信度限制，但这样做是通过重新安装没有任何随机因素，这显然是不正确的)。