R 提取lme模型拟合中每个单元的系数及其标准误差

在线性混合模型中，我如何提取系数（b0和b1），以及每个实验单元（图）的各自标准误差，例如：

使用相同的数据集（df）和拟合模型（fitL1）：我如何获得与此相同的数据帧

   plot    b0      b0_se   b1    b1_se 
    1    2898.69   53.85   -7.5  4.3

   ...    ...       ...     ...   ...

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第一个评论是，这实际上是一个非常重要的理论问题：有一个相当于深入到一些技术细节的问题；你一定要看一看，尽管有点吓人。基本问题是，每组的估计系数值是固定效应参数和该组的BLUP/条件模式的总和，这是不同类别的对象（一个是参数，一个是随机变量的条件平均值），这造成了一些技术困难

第二点是（不幸的）我不知道在

lme

中有什么简单的方法可以做到这一点，所以我的答案使用

lmer

（来自

lme4

包）

如果您愿意做最简单的事情，忽略固定效果参数和BLUP之间的协方差（可能定义不清），您可以使用下面的代码

两个备选方案是：（1）使用贝叶斯分层方法（例如

MCMCglmm

包）拟合模型，并计算每个级别的后验预测标准偏差（2）使用参数自举计算BLUP/条件模式，然后取bootstrap分布的标准差

请记住，与往常一样，此建议不提供任何担保。

library(lme4)
fm1 <- lmer(Reaction ~ Days + (Days | Subject), sleepstudy)
cc <- coef(fm1)$Subject
## variances of fixed effects
fixed.vars <- diag(vcov(fm1))
## extract variances of conditional modes
r1 <- ranef(fm1,condVar=TRUE)
cmode.vars <- t(apply(cv <- attr(r1[[1]],"postVar"),3,diag))
seVals <- sqrt(sweep(cmode.vars,2,fixed.vars,"+"))
res <- cbind(cc,seVals)
res2 <- setNames(res[,c(1,3,2,4)],
                 c("int","int_se","slope","slope_se"))
##          int   int_se     slope slope_se
## 308 253.6637 13.86649 19.666258   2.7752
## 309 211.0065 13.86649  1.847583   2.7752
## 310 212.4449 13.86649  5.018406   2.7752
## 330 275.0956 13.86649  5.652955   2.7752
## 331 273.6653 13.86649  7.397391   2.7752
## 332 260.4446 13.86649 10.195115   2.7752

库（lme4）
fm1使用nlme让您中途到达那里

您可以使用以下方法提取summary（）的组件：

等等

您可以按行进一步细分这些子集：

summary(fitL1)$tTable[1,1] #the first fixed-effect parameter estimate
summary(fitL1)$tTable[1,2] #the first fixed-effect parameter standard error

提取单个参数或标准误差并将其组合到数据框中，例如：

df<-data.frame(cbind(summary(fitL1)$tTable[1,1], summary(fitL1)$tTable[1,2]))
names(df)<-c("Estimate","SE")
df

并将其添加到参数估计中（B0（截距）、B1等）。但是，我不确定如何调整每个绘图的标准误差。
Excellent@Ben！这就是我所寻找的…我将在该网站上查看。两个问题：1）每个分组级别的SE是否始终相同，或者是否存在每个分组级别的SE值不同的模型？（换句话说：只返回一个截距SE值和一个斜率SE值是否足够）2）这是否也适用于
glmer
？
df<-data.frame(cbind(summary(fitL1)$tTable[1,1], summary(fitL1)$tTable[1,2]))
names(df)<-c("Estimate","SE")
df

fitL1$coefficients$random