予測データをlmerから外挿する方法はありますか

Question

私はlmerを使用して、いくつかの固定効果（年齢、短期間メモリスパンなどの主題固有の変数を含む）と2つのセットを持つ多レベル多項式回帰モデルに適合させています。ランダム効果（主語と主語：条件）。今、私は、特定の特性（年齢、短期間の記憶期間など）を持つ仮定対象のデータを予測したいと思います。私はモデル（m）に適合し、私の仮説的な主題を含む新しいデータフレーム（pred）を作成したが、私はpredict(m, pred)をしようとしたとき、私はエラーました：

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

私はのブルートフォースメソッドを使用することができます知っているが私のモデルから固定効果を抽出し、それをすべて増やしますが、より洗練されたソリューションはありますか？

Answer 1

あなたはR用merToolsパッケージで簡単に外挿予測のこのタイプを行うことができます。http://www.github.com/jknowles/merTools

merToolslmerとglmerフィットのための強力な予測機能を提供しpredictIntervalと呼ばれる機能が含まれています。具体的には、この関数を使用して、外挿されたデータを予測し、固定効果とランダム効果の両方の分散とモデルの残差エラーを考慮した予測間隔を取得できます。

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)