R、se中的glmmPQL.fit不提供se值

对glmmPQL（R中的MASS package）返回的对象使用predict（）时，我似乎无法返回标准错误。下面是我的工作流的一个典型示例，其中包含一些虚拟数据：

    #### simulate some representative data  
    set.seed(1986)      
    dep <- rbinom(200, 1, .5) # dependent binomial variable
    set.seed(1987)
    ind <- rnorm(200) # Gaussian independent variable
    set.seed(1988)
    ran <- rep(1:5, 40) # random factor

    ##### use PQL to run binomial GLMM     
    anTest <- glmmPQL(dep~ind, random=~1|ran, family=binomial)

    ##### specify values of *ind* at which to predict. expand.grid() is overkill here...
    newData <- expand.grid(ind=seq(min(ind), max(ind), length.out=100))

    #### and generate predictions
    pred <- predict(anTest, newdata=newData, type="response", level=0, se.fit=TRUE)
    (newData <- data.frame(newData, fit=pred))

模拟一些有代表性的数据 种子集（1986）

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dep在

predict.glmmPQL

中没有

se.fit

参数。我知道了……BradleyTerry2包似乎有一个predict.glmmPQL，它有se.fit，但这个包似乎不起作用。关于如何实现预测置信度的估计，还有其他想法吗？对于混合效应模型来说，这实际上是一个难题。你需要做些调查。