如何在线性混合模型中提取系数（b0 和 b1）以及每个实验单元（绘图）的标准误差，例如这个：
使用相同的数据集（df）和拟合模型（fitL1）：我怎么能得到一个这样的数据框......
plot b0 b0_se b1 b1_se
1 2898.69 53.85 -7.5 4.3
... ... ... ... ...
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第一条评论是，这实际上是一个重要的理论问题：关于 r-sig-mixed-models 有一个相当长的线程涉及一些技术细节；你一定要看看，即使它有点吓人。基本问题是每组的估计系数值是该组的固定效应参数和 BLUP/条件模式的总和，它们是不同类别的对象（一个是参数，一个是条件均值随机变量），这造成了一些技术上的困难。
第二点是（不幸的是）我不知道在 中执行此操作的简单方法lme，因此我的答案使用lmer（来自lme4包）。
如果您愿意做最简单的事情并忽略固定效应参数和 BLUP 之间的（可能定义不明确）协方差，则可以使用下面的代码。
两种选择是（1）使用贝叶斯分层方法（例如MCMCglmm包）拟合您的模型并计算每个级别的后验预测的标准偏差（2）使用参数引导来计算 BLUP/条件模式，然后采用自举分布的标准差。
请记住，与往常一样，此建议不提供任何保证。
library(lme4)
fm1 <- lmer(Reaction ~ Days + (Days | Subject), sleepstudy)
cc <- coef(fm1)$Subject
## variances of fixed effects
fixed.vars <- diag(vcov(fm1))
## extract variances of conditional modes
r1 <- ranef(fm1,condVar=TRUE)
cmode.vars <- t(apply(cv <- attr(r1[[1]],"postVar"),3,diag))
seVals <- sqrt(sweep(cmode.vars,2,fixed.vars,"+"))
res <- cbind(cc,seVals)
res2 <- setNames(res[,c(1,3,2,4)],
c("int","int_se","slope","slope_se"))
## int int_se slope slope_se
## 308 253.6637 13.86649 19.666258 2.7752
## 309 211.0065 13.86649 1.847583 2.7752
## 310 212.4449 13.86649 5.018406 2.7752
## 330 275.0956 13.86649 5.652955 2.7752
## 331 273.6653 13.86649 7.397391 2.7752
## 332 260.4446 13.86649 10.195115 2.7752
于 2014-10-05T19:43:57.873 回答
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为了让你使用 nlme 到达那里...
您可以使用以下方法提取 summary() 的组件：
summary(fitL1)$tTable[,1] #fixed-effect parameter estimates
summary(fitL1)$tTable[,2] #fixed-effect parameter standard errors
等等
您可以按行进一步对它们进行子集：
summary(fitL1)$tTable[1,1] #the first fixed-effect parameter estimate
summary(fitL1)$tTable[1,2] #the first fixed-effect parameter standard error
提取单个参数或标准误差并将它们组合成一个数据框，例如：
df<-data.frame(cbind(summary(fitL1)$tTable[1,1], summary(fitL1)$tTable[1,2]))
names(df)<-c("Estimate","SE")
df
要为每个图调整这些参数（我认为是随机效应），您可以使用以下方法提取随机系数：
fitL1$coefficients$random
并将它们添加到参数估计值（B0（截距）、B1 等）。但是，我不确定如何为每个图调整标准误差。
于 2017-02-12T20:37:05.863 回答