lmer：母集団レベルの予測でエラーが発生する

Question

線形混合モデルを使用し、母集団レベルで予測を行う（固定効果のみを使用し、ランダム効果の代わりに0を使用する）。

例モデル：

require(lme4) 

fm1 <- lmer(Reaction ~ Days + (Days | Subject), sleepstudy) 
summary(fm1) 
# values for prediction: 
newx <- seq(min(sleepstudy$Days), max(sleepstudy$Days)) 

私は集団レベルで予測するいくつかの方法を試してみましたが、それらはすべて失敗しました：

pred <- predict(fm1, newdata = data.frame(Days = newx), allow.new.levels = TRUE) 
# Error: couldn't evaluate grouping factor Subject within model frame: try adding grouping factor to data frame explicitly if possible 

pred <- predict(fm1, newdata = data.frame(Days = newx, Subject = NA), allow.new.levels = TRUE) 
# Error: Invalid grouping factor specification, Subject 

pred <- predict(fm1, newdata = data.frame(Days = newx, Subject = as.factor(NA)), allow.new.levels = TRUE) 
# Error: Invalid grouping factor specification, Subject 

私は適切な予測方法のマニュアルを見つけることを試みたが、私どのようにわからない？私はhelp(package = "lme4")を見ようとしましたが、私が見つけた最も近い機能はpredict.merModでした（モデルfm1のクラスはlmerModではありませんがmerModです）。 ?predict.merModを読み取り：FALSE（デフォルト）の場合

allow.new.levels（論理的）、次いでNEWDATAで検出された新しいレベル（またはNA値）エラーをトリガします。 TRUE 場合、予測は以前に観測されないレベル （またはNAS）とのデータのための無条件 （人口レベル）の値

を使用することを具体的に言います「またはNAS」が、それは明らかに動作しません。そう！

1. 適切な方法のヘルプページを見ていますか？そうでない場合、正しい方法は何ですか？
2. 人口レベルの予測作業を行うにはどうすればいいですか？

Answer 1

あなたはre.formを探しています：

re.form：上の状況をランダム効果の計算式を。 'NULL'の場合、 にはすべてのランダム効果が含まれます。 'NA' または '〜0'、何 ランダム効果あなたの他の質問については

require(lme4) 
fm1 <- lmer(Reaction ~ Days + (Days | Subject), sleepstudy) 
newx <- seq(min(sleepstudy$Days), max(sleepstudy$Days)) 
predict(fm1, newdata=data.frame(Days=newx), re.form=NA) 
##  1  2  3  4  5  6  7  8 
## 251.4051 261.8724 272.3397 282.8070 293.2742 303.7415 314.2088 324.6761 
##  9  10 
## 335.1434 345.6107 

含まれていない場合：

• merModはリニア（lmerModの両方が含まれている "スーパークラス" であります）と一般化された線形（glmerMod）モデル：?"merMod-class"
• あなたの次の2つはおそらくを試してみてくださいする必要があります。ただし、allow.new.levelsは、時折NAの値を持つケース用に設計されていますが、すべてNAの値... predict(fm1, newdata = data.frame(Days = newx, Subject = "a"), allow.new.levels = TRUE)が機能しません。コードでall-NA列が検出され、上流で間違っていると解釈されるように見えます。これはコード内で修正される可能性がありますが、re.formが存在するため、