如何在具有多个预测变量的混合模型中绘制随机截距和斜率？

Question

当有多个预测变量时,是否可以绘制混合模型的随机截距或斜率？

有了一个预测器,我会这样做:

#generate one response, two predictors and one factor (random effect)
resp<-runif(100,1, 100)
pred1<-c(resp[1:50]+rnorm(50, -10, 10),resp[1:50]+rnorm(50, 20, 5))
pred2<-resp+rnorm(100, -10, 10)
RF1<-gl(2, 50)

#gamm
library(mgcv)
mod<-gamm(resp ~ pred1, random=list(RF1=~1))
plot(pred1, resp, type="n")
for (i in ranef(mod$lme)[[1]]) {
abline(fixef(mod$lme)[1]+i, fixef(mod$lme)[2])
}

#lmer
library(lme4)
mod<-lmer(resp ~ pred1 + (1|RF1))
plot(pred1, resp, type="n")
for (i in ranef(mod)[[1]][,1]) {
abline(fixef(mod)[1]+i, fixef(mod)[2])
}

但是,如果我有这样的模型呢？:

mod<-gamm(resp ~ pred1 + pred2, random=list(RF1=~1))

或者与lmer

mod<-lmer(resp ~ pred1 + pred2 + (1|RF1))

我应该考虑所有系数还是只考虑我正在绘制的变量？

谢谢

Answer 1

## generate one response, two predictors and one factor (random effect)
set.seed(101)
resp <- runif(100,1,100)
pred1<- rnorm(100, 
           mean=rep(resp[1:50],2)+rep(c(-10,20),each=50),
           sd=rep(c(10,5),each=50))
pred2<- rnorm(100, resp-10, 10)

请注意，您可能不应该尝试将随机效应拟合为只有两个级别的分组变量-这几乎总是会导致估计的随机效应方差为零，这将使您的预测行恰好位于彼此-我从切换gl(2,50)到gl(10,10)...

RF1<-gl(10,10)
d <- data.frame(resp,pred1,pred2,RF1)

#lmer
library(lme4)
mod <- lmer(resp ~ pred1 + pred2 + (1|RF1),data=d)

的开发版本lme4具有predict()使此操作更容易的功能...

• 预测的范围内pred1与pred2等于它的均值，并且反之亦然。这一切都比它需要的要聪明，因为它会生成两个焦点预测变量的所有值，并用ggplot一次性绘制它们的值...

（）

nd <- with(d,
           rbind(data.frame(expand.grid(RF1=levels(RF1),
                      pred1=seq(min(pred1),max(pred1),length=51)),
                      pred2=mean(pred2),focus="pred1"),
                 data.frame(expand.grid(RF1=levels(RF1),
                      pred2=seq(min(pred2),max(pred2),length=51)),
                      pred1=mean(pred1),focus="pred2")))
nd$val <- with(nd,pred1[focus=="pred1"],pred2[focus=="pred2"])
pframe <- data.frame(nd,resp=predict(mod,newdata=nd))
library(ggplot2)
ggplot(pframe,aes(x=val,y=resp,colour=RF1))+geom_line()+
         facet_wrap(~focus,scale="free")

• 或者，仅关注pred1并生成（较小/离散）pred2值范围的预测...

（）

nd <- with(d,
           data.frame(expand.grid(RF1=levels(RF1),
                      pred1=seq(min(pred1),max(pred1),length=51),
                      pred2=seq(-20,100,by=40))))
pframe <- data.frame(nd,resp=predict(mod,newdata=nd))
ggplot(pframe,aes(x=pred1,y=resp,colour=RF1))+geom_line()+
         facet_wrap(~pred2,nrow=1)

您可能要设置scale="free"在最后一个facet_wrap()...或使用facet_grid(~pred2,labeller=label_both)

对于演示，您可能想要用代替colour美学，group如果您要做的只是区分组（即绘制单独的线）而不是识别它们...