使用 R 中的人口增长曲线模型提取个体增长常数

Question

我想直接从我们的增长模型中得出个人增长率，类似于这个OP 和这个OP。

我正在使用一个数据集，其中包含大约 2000 个人的 age 和体重 (wt) 测量值。每个人都由一个唯一的id 号码表示。

可以在here 找到数据样本。以下是数据的样子：

          id   age    wt
        1615     6      15  
        3468     32     61  
        1615     27     50  
        1615     60     145    
        6071     109    209  
        6071     125    207  
       10645     56     170   
       10645     118    200

我已经开发了一个非线性增长曲线来模拟这个数据集的增长（在人口层面）。它看起来像这样：

wt~ A*atan(k*age - t0) + m

预测给定 age 的权重 (wt)，并具有可修改的参数 A、t0 和 m。我已使用nlme 回归拟合将此模型拟合到人口级别的数据集，其中我将个体id 指定为随机效应，并使用pdDiag 将每个参数指定为不相关。 （注意：看个人关卡时需要去掉随机效应。）

代码如下：

nlme.k = nlme(wt~ A*atan(k*age - t0) + m, 
data = df, 
fixed = A+k+t0+m~1, 
random = list(id = pdDiag(A+t0+k+m~1)), #cannot include when looking at the individual level
start = c(A = 99.31,k = 0.02667, t0 = 1.249, m = 103.8), #these values are what we are using at the population level # might need to be changed for individual models
na.action = na.omit,
control = nlmeControl(maxIter = 200, pnlsMaxIter = 10, msMaxIter = 100))

我有我们的人口水平增长模型 (nlme.k)，但我想用它来导出/提取每个增长常数的个体值。

如何使用我的人口水平增长模型 (nlme.k) 为每个 id 提取个体增长常数？ 请注意，我不需要它是使用 @987654341 的解决方案@，这只是我用于人口增长模型的模型。

任何建议将不胜感激！

Answer 1

我认为这是不可能的，因为随机效果是如何设计的。根据this post，效果大小（您的增长常数）是使用部分池估计的。这涉及使用来自其他组的数据点。因此，您无法估计每个组的效果大小（您的个人 ID）。 严格来说（参见here）随机效应根本不是模型的一部分，而是误差的一部分。

但是，您可以一起估算所有组的 R2。如果您希望在个人级别上使用它（例如，id 1 的参数 estiamtes），那么只需在该特定个人的所有数据点上运行相同的模型。这为您提供了 n 个模型，具有 n 个个体的 n 个参数集。