नए स्तरों पर lme4 के साथ भविष्यवाणी

Question

मैं मिश्रित प्रभाव मॉडल फिट करने की कोशिश कर रहा हूं और फिर उस मॉडल का उपयोग ऐसे नए डेटासेट पर अनुमान उत्पन्न करने के लिए करता हूं जिसमें विभिन्न स्तर हो सकते हैं। मुझे उम्मीद थी कि एक नए डेटासेट पर अनुमान अनुमानित मानकों के औसत मूल्य का उपयोग करेंगे, लेकिन ऐसा लगता है कि ऐसा नहीं लगता है। यहाँ एक न्यूनतम काम कर उदाहरण है:

library(lme4) 
d = data.frame(x = rep(1:10, times = 3), 
       y = NA, 
       grp = rep(1:3, each = 10)) 
d$y[d$grp == 1] = 1:10 + rnorm(10) 
d$y[d$grp == 2] = 1:10 * 1.5 + rnorm(10) 
d$y[d$grp == 3] = 1:10 * 0.5 + rnorm(10) 
fit = lmer(y ~ (1+x)|grp, data = d) 
newdata = data.frame(x = 1:10, grp = 4) 
predict(fit, newdata = newdata, allow.new.levels = TRUE) 

इस उदाहरण में, मैं अनिवार्य रूप से अलग प्रतिगमन समीकरण (1, 1.5 और 0.5 की ढलानों) के साथ तीन समूहों को परिभाषित कर रहा हूँ। हालांकि, जब मैं एक अदृश्य स्तर के साथ एक नए डेटासेट पर भविष्यवाणी करने का प्रयास करता हूं, तो मुझे निरंतर अनुमान मिलता है। मैं इस नए डेटा के लिए पूर्वानुमान उत्पन्न करने के लिए ढलान और अवरोध के अपेक्षित मूल्य की अपेक्षा करता था। क्या मैं गलत चीज़ की उम्मीद कर रहा हूं? या, मैं अपने कोड के साथ क्या गलत कर रहा हूँ?

Answer 1

मैं आमतौर पर एक निश्चित ढलान के बिना एक यादृच्छिक ढलान शामिल नहीं होगा। ऐसा लगता है कि predict.merMod मेरे साथ सहमत है, क्योंकि ऐसा लगता है कि यह केवल नए स्तरों की भविष्यवाणी करने के लिए केवल निश्चित प्रभावों का उपयोग करता है। दस्तावेज कहता है "भविष्यवाणी पहले से अप्रबंधित स्तर वाले डेटा के लिए बिना शर्त (आबादी-स्तर) मानों का उपयोग करेगी, लेकिन इन मानों को आपके मॉडल विनिर्देश के साथ अनुमानित प्रतीत नहीं होता है।

इस प्रकार, मैं इस मॉडल का सुझाव:

fit = lmer(y ~ x + (x|grp), data = d) 
newdata = data.frame(x = 1:10, grp = 4) 
predict(fit, newdata = newdata, allow.new.levels = TRUE) 
#  1   2   3   4   5   6   7   8   9  10 
#1.210219 2.200685 3.191150 4.181616 5.172082 6.162547 7.153013 8.143479 9.133945 10.124410 

यह वही है के रूप में केवल मॉडल की तय प्रभाव भाग का उपयोग कर:

t(cbind(1, newdata$x) %*% fixef(fit)) 
#   [,1]  [,2] [,3]  [,4]  [,5]  [,6]  [,7]  [,8]  [,9] [,10] 
#[1,] 1.210219 2.200685 3.19115 4.181616 5.172082 6.162547 7.153013 8.143479 9.133945 10.12441 

Answer 2

हो सकता है कि यह काफी स्पष्ट नहीं है, लेकिन मुझे लगता है कि ?predict.merMod राज्यों (उचित रूप से) के लिए प्रलेखन स्पष्ट रूप से तब होता है जब allow.new.levels=TRUE। मुझे लगता है कि अस्पष्टता में क्या "बिना शर्त (जनसंख्या-स्तर) को महत्व देता है" का अर्थ हो सकता है ...

allow.new.levels: अगर तार्किक 'newdata' में नए स्तर (या एनए मान) अनुमति दी जाती है। यदि गलत (डिफ़ॉल्ट), 'newdata' में ऐसे नए मान एक त्रुटि को ट्रिगर करेंगे; यदि सही है, तो भविष्यवाणी के साथ पूर्व शर्त रहित स्तर (या एनएएस) के साथ डेटा के बिना शर्त (आबादी-स्तर) मानों का उपयोग करेगी।