使用 lmer 模型，我可以为整个模型提取 'y' 的拟合值吗
With a lmer model, can I extract the fitted values of 'y' for the whole model
我是 R 的新手，这是一个非常基本的问题。我正在使用 lmer 将混合模型拟合到数据框，如下所示：
model1=lmer(Mass~Season + Area + Month + (1|Season:Month), data=Transdata)
然后使用 ggplot2 绘制拟合数据和各种诊断。例如，对于拟合值：
ggplot(model1, aes(x = Season, y = Mass)) + geom_point()
给我一个每个季节的质量图，分别显示 3 个不同区域和 4 个不同月份。有没有一种方法可以对不同地区和月份的每个季节的平均质量进行单一估计（即来自固定效应），例如每个估计的 SE？
Is there a way in which I can get a single estimate of the mean Mass per Season integrated across the different Areas and Months (i.e. from the fixed effects), and e.g. the SEs for each estimate?
如果我正确理解了这个问题，那么 summary(model1) 的输出肯定会提供这个。除了参考水平之外，它会为季节的每个水平给出单独的估计，然后每个估计是每个 Season 相对于参考水平的 Mass 的预期差异，保持其他固定效果常量，这似乎可以回答您的问题。
编辑：在 re-reading 问题之后，标题似乎提出了与 body 不同的问题。至于标题：
With a lmer model, can I extract the fitted values of 'y' for the whole model
是的，你可以简单地运行
fitted(model1)
可能最简单的方法是
library(emmeans)
emmeans(model1, ~ Season)
我想你可以 reparameterize/modify 公式，使参数对应于每个季节的均值（而不是默认值，即拟合对应于第一个季节的截距，然后根据季节差异），但使用 emmeans 更容易。
我是 R 的新手，这是一个非常基本的问题。我正在使用 lmer 将混合模型拟合到数据框，如下所示：
model1=lmer(Mass~Season + Area + Month + (1|Season:Month), data=Transdata)
然后使用 ggplot2 绘制拟合数据和各种诊断。例如，对于拟合值：
ggplot(model1, aes(x = Season, y = Mass)) + geom_point()
给我一个每个季节的质量图，分别显示 3 个不同区域和 4 个不同月份。有没有一种方法可以对不同地区和月份的每个季节的平均质量进行单一估计（即来自固定效应），例如每个估计的 SE？
Is there a way in which I can get a single estimate of the mean Mass per Season integrated across the different Areas and Months (i.e. from the fixed effects), and e.g. the SEs for each estimate?
如果我正确理解了这个问题，那么 summary(model1) 的输出肯定会提供这个。除了参考水平之外，它会为季节的每个水平给出单独的估计，然后每个估计是每个 Season 相对于参考水平的 Mass 的预期差异，保持其他固定效果常量，这似乎可以回答您的问题。
编辑：在 re-reading 问题之后，标题似乎提出了与 body 不同的问题。至于标题：
With a lmer model, can I extract the fitted values of 'y' for the whole model
是的，你可以简单地运行
fitted(model1)
可能最简单的方法是
library(emmeans)
emmeans(model1, ~ Season)
我想你可以 reparameterize/modify 公式，使参数对应于每个季节的均值（而不是默认值，即拟合对应于第一个季节的截距，然后根据季节差异），但使用 emmeans 更容易。