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R 从混合模型（lme4）中提取方差估计组合（和）的置信区间

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R 从混合模型（lme4）中提取方差估计组合（和）的置信区间,r,lme4,mixed-models,random-effects,R,Lme4,Mixed Models,Random Effects,我使用混合模型将某些度量的方差分离为组间方差和组内方差。模型如下所示： 库（lme4） k sd|（截距）|组0.8640826 1.15724604 #>西格玛0.4703110.54026452 #>（截距）-0.3782316 0.02526364 如何获得方差之和的置信区间（sd（Intercept）| group^2+sigma^2）？也就是说，y中的估计方差，每个组只有一个观察值，正如@Roland所评论的，这是可能的。lme4为此提供了一个很好的框架： 库（lme4） #>加载所

我使用混合模型将某些度量的方差分离为组间方差和组内方差。模型如下所示：

库（lme4）
k sd|（截距）|组0.8640826 1.15724604
#>西格玛0.4703110.54026452
#>（截距）-0.3782316 0.02526364
如何获得方差之和的置信区间（
sd（Intercept）| group^2+sigma^2
）？也就是说，
y
中的估计方差，每个
组只有一个观察值

，正如@Roland所评论的，这是可能的。lme4为此提供了一个很好的框架：

库（lme4）
#>加载所需包：矩阵

你能引导它吗？那可能是解决办法。我可以看到confint（）可以选择提供自定义引导函数。我将研究如何使用
bootMer
。在阅读一些文档后，我可以看到
confint（）
可以将模型和自定义函数传递给
bootMer（）
，然后根据生成的引导估计值计算CI（
confint>）（m，method='boot'，FUN=get\u total\u sd，nsim=10000）
）。虽然需要几分钟对这个简单的数据集进行10000次重新采样，但效果相当不错。不过，这对我的用例来说并不不合理。我们鼓励您基于此自我回答问题。