मिश्रित प्रभाव मॉडल में गुणांक और उनके आत्मविश्वास अंतराल कैसे प्राप्त करें?

Question

lm और glm मॉडल में, मैं कार्यों coef और confint का उपयोग लक्ष्य को प्राप्त करने:

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

अब मैं मॉडल के लिए यादृच्छिक प्रभाव जोड़ा - lme4 पैकेज से lmer समारोह का उपयोग कर इस्तेमाल किया मिश्रित प्रभाव मॉडल। लेकिन फिर, coef और confint फ़ंक्शन मेरे लिए और काम नहीं करते हैं!

> 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 

मैंने Google पर लॉग इन करने और दस्तावेज़ों का उपयोग करने की कोशिश की लेकिन बिना किसी परिणाम के। कृपया मुझे सही दिशा इंगित करें।

संपादित करें: मैं यह भी सोच रहा था कि यह प्रश्न https://stats.stackexchange.com/ पर अधिक फिट बैठता है, लेकिन मैं इसे सांख्यिकीय से अधिक तकनीकी मानता हूं, इसलिए मैंने निष्कर्ष निकाला कि यह सर्वोत्तम (एसओ) ... आपको क्या लगता है?

Answer 1

मेरा सुझाव है कि आप अच्छे पुराने एलएम (पैकेज nlme में) का उपयोग करें। इसमें उलझन है, और यदि आपको विरोधाभासों की पुष्टि की आवश्यकता है, तो विकल्पों की एक श्रृंखला है (gmodels में अनुमानित, विरोधाभासों में विपरीत, मल्टीकंप में glht)।

क्यों पी-मान और confint lmer में अनुपस्थित हैं: http://finzi.psych.upenn.edu/R/Rhelp02a/archive/76742.html देखें।

Answer 2

तय प्रभाव (जो confint भी किया होता) के लिए एक सामान्य सन्निकटन मानते हुए, हम द्वारा

अनुमान + 1.96 * मानक त्रुटि 95% विश्वास अंतराल प्राप्त कर सकते हैं।

निम्नलिखित भिन्नता घटकों/यादृच्छिक प्रभावों पर लागू नहीं होता है।

library("lme4") 
mylm <- lmer(Reaction ~ Days + (Days|Subject), data =sleepstudy) 

# standard error of coefficient 

days_se <- sqrt(diag(vcov(mylm)))[2] 

# estimated coefficient 

days_coef <- fixef(mylm)[2] 

upperCI <- days_coef + 1.96*days_se 
lowerCI <- days_coef - 1.96*days_se 

Answer 3

दो नए संकुल, lmerTest और lsmeans, कि lmer और glmer उत्पादन का 95% विश्वास सीमा की गणना कर सकते हैं। शायद आप उनको देख सकते हैं? और coefplot2, मुझे लगता है कि यह भी कर सकता है (यद्यपि बेन नीचे बताए गए हैं, वाल्ड आंकड़ों पर मानक त्रुटियों से, केनवर्ड-रोजर और/या सैटरथवाइट डीएफ अनुमानों के विपरीत lmerTest और lsmeans में उपयोग किए जाने वाले अनुमानित तरीके से,) ... बस एक शर्म की बात है कि पैकेज में lsmeans पैकेज में कोई अंतर्निहित साजिश सुविधाएं नहीं हैं (क्योंकि पैकेज effects() में हैं, जो बीटीडब्ल्यू lmer और glmer ऑब्जेक्ट्स पर 95% आत्मविश्वास सीमाएं भी लौटाता है लेकिन बिना किसी के मॉडल को दोबारा कर कर ऐसा करता है यादृच्छिक कारक, जो स्पष्ट रूप से सही नहीं है)।

Answer 4

यह सुनिश्चित नहीं है कि इसे कब जोड़ा गया था, लेकिन अब confint() lme4 में लागू किया गया है। उदाहरण के लिए निम्न उदाहरण काम करता है:

library(lme4) 
m = lmer(Reaction ~ Days + (Days | Subject), sleepstudy) 
confint(m) 

Answer 5

गुणांक खोजने के लिए, आप बस सब गुणांक के लिए lme4

m = lm(resp ~ 0 + var1 + var1:var2) # var1 categorical, var2 continuous 
m_summary <- summary(m) 

का सारांश फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं:

m_summary$coefficient 

आप तो आत्मविश्वास अंतराल चाहते हैं, 1 से स्टैंडअर्ट त्रुटि गुणा करें।96:

CI <- m_summary$coefficient[,"Std. Error"]*1.96 
print(CI)