i用glmer函数进行了混合的linear logit model。现在我有了结果，不知道如何解释它们。
Fixed effects:
Estimate
(Intercept) 5.5433
Condition -0.8081
Probability -4.8688
Condition:Probability 0.4881
条件包含两个值-1和1。概率包含0和1之间的所有值。
如何解释这些价值观？如何使logits成为概率？例如：条件是-1，概率为1。条件作为概率的主要影响是什么？
任何人可以帮我吗？
好的，如果我自己发现了一些研究后，如何解释数据。（顺便说一句，条件是二进制编码的）
这是答案：
首先，您计算这样的预测值：
l =拦截 b1*条件 b2*概率 b3*条件*概率。然后，您可以计算概率：pr（y = 1）= 1/（1 exp（-l））
以我的示例：条件为-1，概率为1。L = 5,54 （-0.81*-1） （-4.87*1） （0.49*（ - 1）*1）= 0.99
将logit转换为概率：pr（y = 1）= 1/（1 exp（-0.99））= 0.73
对于条件-1和概率1，计算概率为73％