predictInterval 和 which 选项

Question

multi.sanctions.bust.full.ag <- glmer(allbuster ~ lageutradeshare100 + lnlaggdpp + lagtradeopenP  +                                        colonial + lagtradesharePT + lnlaggdpt  + duration + lndist + nobust +                                     nobustsq + nobustcb + (1 | partnercode) + (1 | caseid),
                                data=sanctions.data.new.scaled, family=binomial(link="logit"),
                                nAGQ=1,control=glmerControl(optimizer="nlminbwrap",
                                optCtrl=list(maxfun=2e5)))

我正在做一个模型（见上面的代码），我一直在使用predictInterval函数来计算预测概率和预测区间。我已经得到了工作的功能，但我对“哪个”选项有点困惑：

plotdf_intraeu <- predictInterval(multi.sanctions.bust.full.ag, newdata = newData, type = "probability", 
            stat = "mean", n.sims = 10000, level = 0.90, which = "all", seed = 234)
plotdf_intraeu <- cbind(plotdf_intraeu, newData)

我已经阅读了文档和小插图，但我对 which="all" 选项有些困惑。我不确定这四个可用选项之间有什么区别：full、fixed、random 或 all。我应该使用哪个选项有逻辑吗？

谁能提供更多的解释？

Answer 1

predictInterval 在 merTools 包中（当您询问不在 base/recommended 包中的函数时，值得指定这一点）。（glmer 在 lme4 中，这也是额外的，但更广为人知 used/better。）

?predictInterval 说：

By drawing a sampling distribution for the random and the fixed effects and then estimating the fitted value across that distribution, it is possible to generate a prediction interval for fitted values that includes all variation in the model except for variation in the covariance parameters, theta.

因此

"fixed"是指仅纳入固定效应参数的不确定性；
“随机”意味着包含仅由于随机效应组围绕总体平均值
“完全”结合了这两个不确定性来源
“所有”returns 具有 所有这三个值的数据框 ，以及可以“组合”的附加列 effect (= “完整”），等于任何随机效应分组变量（即由于模型中具有多个不同分组变量而分离的组件），或“固定”

如果include.resid.var是TRUE那么残差也包含在不确定性中。

predictInterval 和 which 选项

predictInterval and the which option

r

predict

lme4