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我正在使用lmer具有多个固定效应（包括特定于主题的变量，如年龄、短期记忆跨度等）和两组随机效应（主题和主题：条件）的多级多项式回归模型。现在我想预测具有特定属性（年龄、短期记忆跨度等）的假设主题的数据。我拟合了模型 ( m) 并创建了一个pred包含我假设的主题的新数据框 ( )，但是当我尝试时predict(m, pred)出现错误：

Error in UseMethod("predict") : 
  no applicable method for 'predict' applied to an object of class "mer"

我知道我可以使用蛮力方法从我的模型中提取固定效果并将其全部相乘，但是有更优雅的解决方案吗？

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merTools您可以使用R 的包轻松进行这种类型的外推预测：http: //www.github.com/jknowles/merTools

merTools包括一个名为的函数，该函数为和拟合predictInterval提供稳健的预测能力。具体来说，您可以使用此函数来预测外推数据，并获得解释固定和随机效应的方差以及模型残差的预测区间。lmerglmer

这是一个快速的代码示例：

library(merTools)
m1 <- lmer(Reaction ~ Days + (1|Subject), data = sleepstudy)
predOut <- predictInterval(m1, newdata = sleepstudy, n.sims = 100)
# extrapolated data
extrapData <- sleepstudy[1:10,]
extrapData$Days <- 20
extrapPred <- predictInterval(m1, newdata = extrapData)
于 2015-08-12T15:12:56.820 回答