提取 R 中 lme4 模型随机效应的后验估计和可信区间

Extract posterior estimate and credible intervals for random effect for lme4 model in R

我需要从我的模型中提取随机效应的后验估计和区间。

出于说明目的,与我正在使用的数据集类似的数据集是基础 R 中的 ChickWeight 数据集。

我为我的 固定效应 提取后验估计和间隔的方式是这样的:

#load package
library(lme4)

#model
m.surv<-lmer(weight ~ Time + Diet + (1|Chick), data=ChickWeight)

#load packages
library(MCMCglmm)
library(arm)

#set up for fixed effects
sm.surv<-sim(m.surv)
smfixef.surv=sm.surv@fixef
smfixef.surv=as.mcmc(smfixef.surv)

#which gives
> posterior.mode(smfixef.surv)
(Intercept)        Time       Diet2  ... 
  8.5963329   8.7034260   5.1220436  ...
> HPDinterval(smfixef.surv)
                   lower      upper
(Intercept) -0.90309142 21.3617805
Time         8.42279728  9.0306337
Diet2       -6.84371527 35.1745980
...
attr(,"Probability")
[1] 0.95
>

当我为随机效果 (Chick) 尝试此操作时,我在代码的第二行出现以下错误:

smranef.surv=sm.surv@ranef
smranef.surv=as.mcmc(smranef.surv)

Error in mcmc.list(x) : Arguments must be mcmc objects

关于如何修改我的代码以提取随机效应的这些值有什么建议吗?

其他用户请注意:如果模型是 MCMCglmm 模型,则可以像这样提取随机效应的 MCMC 输出的后验模态值:

posterior.mode(sm.surv$VCV[,1])
HPDinterval(sm.surv$VCV[,1])

要提取随机效应的估计值和 95% CI,请使用以下代码:

sm.surv <-sim(m.surv)

#between Chick variance
bChick <-sm@ranef$Chick[,,1]
bvar<-as.vector(apply(bChick, 1, var)) #between ind variance posterior distribution
bvar<-as.mcmc(bvar)
posterior.mode(bvar) #mode of the distribution
HPDinterval(bvar)

这会给你:

>     posterior.mode(bvar)
     var1 
     501.24353 
>     HPDinterval(bvar)
      lower   upper
var1 412.36042 630.201
attr(,"Probability")
[1] 0.95

这意味着估计值为 501,下限 95% 区间为 412,上限 95% 区间为 630。