来自 lmer 模型的预测（？）值

Question

我有一个鸟类数量的数据框。我有参与者的 ID 号、他们统计的鸟类数量、他们统计的年份、他们的纬度和经度坐标以及他们的努力。我做了这个模型：

model = lmer(count~year+lat+long+effort+(1|participant), data = df)

我现在希望模型绘制来自同一数据集的预测值。因此，该数据是 1997-2017 年的数据，我希望模型能够为我提供每年的预测值。我想绘制这些图，因此最终图将在 y 轴上显示预测计数，在 x 轴上显示年份（分类）。每一年都会有一个带置信区间的数据点。

我已经尝试弄清楚 predict()，但我不太确定如何使用它来获得我想要的东西。它似乎需要一个新的数据框，但我没有新的数据集运行通过模型来预测未来的计数。我希望模型根据 summary(model).

输出中的 Beta 值返回并处理我已经放入其中的先前数据

我找到了这个帖子，它似乎基本上就是我想要做的，但是我无法下载 sjPlot 依赖项，sjlabelled 每次都抛出错误:

Answer 1

您可以尝试 ggeffects-package，它将在即将到来的 sjPlot-update 中用于绘制预测值。

library(ggeffects)
dat <- ggpredict(model, terms = "dat")
plot(dat)

如果您缺少依赖项，请尝试：

install.packages(
  c("sjlabelled", "sjmisc", "sjstats", "ggeffects", "sjPlot"),
  dependencies = TRUE
)

您甚至可能想要安装 ggeffects from GitHub，因为当前的开发版本对混合模型进行了一些修复和改进。

devtools::install_github("strengejacke/ggeffects")

Answer 2

我找到了我要找的包，它叫做 predictedmeans，它有一个函数，你可以在其中放入模型和你想要预测 predictmeans(model, model term) 的模型项。它完美地工作！

Predicted(?) values from an lmer model