如何在混合模型中使用成对分布（lmer（y~x））？

我想用pairwiseCI来计算两个正态分布变量的比率，如下所示：

pairwiseCI(
   formula, data, by = NULL,
   alternative = "two.sided", conf.level = 0.95,
   method = "Param.ratio", control = NULL, ...)

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问题是：我的模型是一个使用lmery~1+treatment+1 |组的混合模型，但参数公式必须具有pairwiseCI函数中的“response~treatment”结构。那么，如何将这个混合模型合并到pairwiseCI函数中公式y~x的格式中呢？

也许您想运行confint。。。在你的lmer物体上？看到了吗？confint.merMod我看不到与两两问题的联系，这个问题似乎很混乱。这两个正态分布变量是什么？谢谢你的评论！我有一个混合模型，例如高度~治疗+1 |位置，治疗是一个固定效应，有三个级别a、B、C，位置是一个随机效应。基于这个模型，我可以得到每个治疗组的身高平均值。我想比较治疗组A和治疗组B的lsmeans。通常我们计算A-B和A-B的相应CI。但现在，我想计算A/B的CI，即比率。这就是为什么我想使用配对词。但似乎成对分布不能处理混合模型@克卢斯坦克斯！我想我没有把我的案件背景说清楚。很抱歉。我有一个混合模型，例如高度~治疗+1 |位置，治疗是三个级别的固定效果a、B、C，位置是随机效果。基于这个模型，我可以得到每个治疗组的身高平均值。我想比较治疗组A和治疗组B的lsmeans。通常我们计算A-B和A-B的相应CI。但现在，我想计算A/B的CI，即比率。这就是为什么我想使用配对词。但似乎成对分布不能处理混合模型。对不起，我没有澄清这一点。@粘结灰