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当具有多个预测变量时，是否可以绘制混合模型的随机截距或斜率？

使用一个预测器，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])
}

但是如果我有这样的模型呢？

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

或与 lmer

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

我应该考虑所有系数还是只考虑我正在绘制的变量？

谢谢

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1 回答 1

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## 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)

请注意，您可能不应该尝试为只有两个级别的分组变量拟合随机效应 - 这几乎总是会导致估计的随机效应方差为零，这反过来又会将您的预测线放在顶部彼此——我正在从…切换gl(2,50)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)

的开发版本lme4具有predict()使这更容易一些的功能...

  • 预测等于其平均值的范围，pred1反之亦然pred2。这一切都比它需要的聪明一点，因为它为两个焦点预测变量生成所有值，并一次性用 ggplot 绘制它们......

()

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和生成（小/离散）pred2值范围的预测......

()

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scale="free"在最后设置facet_wrap()... 或使用facet_grid(~pred2,labeller=label_both)

对于演示，如果您只想区分组（即绘制单独的线）而不是识别它们，您可能想要用 替换colour美学...group

于 2013-07-15T18:45:03.140 回答