提取lmer随机效应的置信区间；用 dotplot(ranef()) 绘制

Question

I\xc2\xb4m 尝试提取用 绘制的置信区间和截距值dotplot(ranef())。我怎样才能做到这一点？

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attach(sleepstudy)\nlibrary(lme4)\nfm1 <- lmer(Reaction ~ Days + (Days | Subject), sleepstudy)\nlattice::dotplot(ranef(fm1, condVar=TRUE))\n

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我尝试探索列表对象fm1，但找不到 CI。

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Answer 1

rr <- ranef(fm1)  ## condVar = TRUE has been the default for a while\n

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With as.data.frame: 给出条件模式和 SD，您可以从中计算间隔（从技术上讲，这些不是“置信区间”，因为 BLUP/条件模式的值不是参数...）

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dd <- as.data.frame(rr)\ntransform(dd, lwr = condval - 1.96*condsd, upr = condval + 1.96*condsd)\n

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或者与broom.mixed::tidy：

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broom.mixed::tidy(m1, effects = "ran_vals", conf.int = TRUE)\n

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broom.mixed::tidy()内部使用as.data.frame.ranef.mer()（由 调用的方法as.data.frame）：该函数采用中描述的相当复杂的数据结构?lme4::ranef，并以更用户友好的格式提取条件模式和标准差：

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如果 \xe2\x80\x98condVar\xe2\x80\x99 是 \xe2\x80\x98TRUE\xe2\x80\x99 则 \xe2\x80\x98"postVar"\xe2\x80\x99\nattribute 是维度为 j 的数组by j by k（或此类数组的列表）。该数组的第 k 个面是正定对称 j × j 矩阵。如果模型中只有一个分组因子，则整个随机效应向量的方差-协方差矩阵（以模型参数和数据的估计为条件）将是块对角线；这个 j × j\n 矩阵是第 k 个对角线块。使用多个分组因子\n\n\n\n\n\n\xe2\x80\x98"postVar"\xe2\x80\x99 属性的面仍然是此条件方差-协方差矩阵的对角\n块，但\n矩阵本身不再是块对角线。

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在这种特殊情况下，您需要执行以下操作来复制condsd列as.data.frame()：

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## get the \'postVar\' attribute of the first (and only) RE term\naa <- attr(rr$Subject, "postVar")\n## for each slice of the array, extract the diagonal;\n##  transpose and drop dimensions;\n##  take the square root\nsqrt(c(t(apply(aa, 3, diag))))\n

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