lmer模型中基于渐近正态性的置信区间答案

【问题标题】：Confidence Interval Based on Asymptotic Normality in lmer modellmer模型中基于渐近正态性的置信区间
【发布时间】：2015-10-23 18:49:08
【问题描述】：

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'

错误是什么意思？如何根据 lmer 模型的渐近正态性获得置信区间？

【问题讨论】：

标签： r statistics normal-distribution mixed-models random-effects

【解决方案1】：

不要使用confint.default()，只需使用confint()。对于不同的模型类型，计算置信区间的方法是不同的。您可以使用methods(confint) 查看不同的方法。函数的“正确”版本是根据传递给函数的第一个对象的类调用的。直接调用其中一种方法通常不是一个好主意。

有一些选项可以计算lmer 对象的边界。查看?confint.merMod 的帮助页面以查看该模型类型独有的选项。

【讨论】：

【解决方案2】：

@MrFlick 是正确的，但值得补充的是，confint.merMod() 默认提供似然性配置文件 CI； confint(.,method="Wald") 将给出基于渐近正态性的置信区间：

‘"Wald"’：近似置信区间（固定效应的仅参数；所有方差-协方差参数 CI 将根据估计的局部曲率返回为“NA”）似然面；

（这在帮助页面上很明显，但可能值得在这里重申）。

【讨论】：