使用晶格（或其他东西）绘制lme4在R中的回归结果

我用lme4拟合了一个回归，这多亏了一个。现在我对每个州都有了回归拟合，我想用lattice为每个州绘制QQ图。我还想以晶格格式绘制每个状态的错误图。如何使用lme4回归的结果制作晶格图

下面是一个使用两种状态的简单示例（是的，我喜欢好的头韵）。我想做一个由两个面板组成的格子，它是由对象拟合而成的

library(lme4)
d <- data.frame(state=rep(c('NY', 'CA'), c(10, 10)), year=rep(1:10, 2), response=c(rnorm(10), rnorm(10)))
fits <- lmList(response ~ year | state, data=d)

库（lme4）
d我不确定你能很容易地把这个放到格子里。
fits
中有一个S4对象，其中包含一个.Data插槽，其中包含一个标准
lm
对象列表：

R> class(fits)
[1] "lmList"
attr(,"package")
[1] "lme4"
R> class(fits@.Data)
[1] "list"
R> class(fits@.Data[[1]])
[1] "lm"
R> op <- par(mfrow=c(2,4))
R> invisible(lapply(fits@.Data, plot))

R>等级（fits）
[1] “lmList”
属性（，“包”）
[1] “lme4”
R> 阶级(fits@.Data)
[1] “列表”
R> 阶级(fits@.Data[[1]])
[1] “lm”
R> op隐形（拉普拉）(fits@.Data（图）

最后一个绘图仅为
lm
对象绘制两次标准2x2绘图，一次用于已安装对象列表的每个元素。使用
which
参数来
plot
选择这些或其他回归诊断的子集

如果您确实想要预测与实际的
lattice
图，您可能需要对此进行编程。
我建议使用更通用的plyr软件包，而不是使用
lmList

library(plyr)

d <- data.frame(
 state = rep(c('NY', 'CA'), c(10, 10)), 
 year = rep(1:10, 2), 
 response = c(rnorm(10), rnorm(10))
)

# Create a list of models
# dlply = data frame -> list
models <- dlply(d, ~ state, function(df) { 
  lm(response ~ year, data = df)
})

# Extract the coefficients in a useful form
# ldply = list -> data frame
ldply(models, coef)

# We can get the predictions in a similar way, but we need
# to cast to a data frame so the numbers come out as rows,
# not columns.
predictions <- ldply(models, as.data.frame(predict))

库（plyr）
d名单
模型数据帧
ldply（型号，coef）
#我们可以用类似的方法得到预测，但我们需要
#要转换到数据帧，使数字显示为行，
#不是列。
预测我在使用lme4:：lmList时遇到了一些问题。例如，总结似乎不起作用。所以你可能会因此遇到一些问题

所以，即使我使用lmer而不是lme，我还是显式地调用了nlme:：lmList。然后总结等就行了。
你刚刚说服我学习plyr软件包。：）我选择了lme4，因为我能比plyr更容易地了解它在做什么。现在我看到了plyr的优势。谢谢。我把我的预测值重新加入到原始数据集中，真是费了好大劲。在上述示例中，NY在输入data.frame中位于第一位，CA在输出中位于第一位。data.frame[预测]中不保留字段[年]。这可能是显而易见的，但我如何将它们连接起来呢？与其使用
作为.data.frame（predict）
，不如使用函数（model）{transform（d，pred=predict（model））}这周我从这个方法中得到了很多很好的使用。谢谢你的帮助！