lmer模型中基于渐近正态性的置信区间

Question

为什么基于渐近正态性的 confint.default 不适用于 lmer 模型？

fit <- lmer(y~(1|operator)+(1|part),data=dat)

Linear mixed model fit by REML ['lmerMod']
Formula: y ~ (1 | operator) + (1 | part)
 Data: dat
REML criterion at convergence: 409.3913
Random effects:
Groups   Name        Std.Dev.
part     (Intercept) 3.2018  
operator (Intercept) 0.1031  
Residual             0.9398  
Number of obs: 120, groups:  part, 20; operator, 3
Fixed Effects:
(Intercept)  
     22.39  


 confint.default(fit)
 Error in as.integer(x) : 
   cannot coerce type 'S4' to vector of type 'integer'

错误信息是什么？如何根据 lmer 模型的渐近正态性获得置信区间？

Answer 1

不要使用 confint.default()，只需使用 confint()。不同模型类型计算置信区间的方法不同。您可以使用 methods(confint) 查看不同的方法。 "correct" 版本的函数是根据您传递给函数的第一个对象的 class 调用的。直接调用其中一种方法通常不是一个好主意。

有关于如何计算 lmer 对象边界的选项。查看 ?confint.merMod 的帮助页面以查看该模型类型独有的选项。

Answer 2

@MrFlick 是正确的，但可能值得补充的是 confint.merMod() 默认给出似然配置文件 CI； confint(.,method="Wald") 将给出基于渐近正态性的置信区间：

‘"Wald"’: approximating the confidence intervals (of fixed-effect parameters only; all variance-covariance parameters CIs will be returned as ‘NA’) based on the estimated local curvature of the likelihood surface;

（这在帮助页面上很明显，但可能值得在这里重申）。

lmer模型中基于渐近正态性的置信区间

Confidence Interval Based on Asymptotic Normality in lmer model

statistics

r

normal-distribution

random-effects

mixed-models