r-如何在具有多个预测因子的混合模型中绘制随机截距和斜率

Question

当混合模型有多个预测器时，是否可以绘制其随机截距或斜率？

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])
}

但如果我有一个这样的模型呢？：

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

或者使用lmer

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

我应该考虑所有的系数还是只考虑我绘制的变量的系数？

感谢

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)

注意您可能不应该尝试适应随机只有两个级别的分组变量的效果——这将几乎总是导致估计的随机效应方差为零，这反过来会把你预测的线放在每个线的顶部其他--我正在从gl(2,50)切换到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)

lme4的开发版本具有predict()功能这会让事情变得更容易。。。

• 在CCD_ 6等于其平均值的情况下预测CCD_，反之亦然。这一切都比它需要的要聪明一点是的，因为它生成了两个焦点预测器的所有值并用ggplot一次绘制

（）

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，只关注pred1并生成对（小/离散）范围的pred2值的预测

（）

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)

您可能希望在最后一个facet_wrap()中设置scale="free"。。。或使用facet_grid(~pred2,labeller=label_both)

对于演示，您可能希望替换colour美学，使用group，如果您只想在组之间进行区分（即绘制单独的线条）而不是识别它们。。。