"lmer 輸出的方差分量的標准誤差"

Question

我需要從lmer<\/code>的輸出中提取方差分量的standard error<\/code> 。

library(lme4)
model <- lmer(Reaction ~ Days + (1|Subject), sleepstudy)

Answer 1

我認為您正在尋找方差估計的 Wald 標准誤差。 請注意，這些（正如 Doug Bates 經常指出的那樣）Wald 標准誤差通常是對方差不確定性的非常差<\/strong>的估計，因為似然分布通常遠離方差尺度上的二次方......我假設你知道你在做什么並且對這些數字有一些好處......

這可以（現在）使用merDeriv<\/code>包完成。

library(lme4)
library(merDeriv)
m1 <- lmer(Reaction ~ Days + (Days|Subject), sleepstudy)
sqrt(diag(vcov(m1, full = TRUE)))
vv <- vcov(m1, full = TRUE)
colnames(vv)
## [1] "(Intercept)"                  "Days"                        
## [3] "cov_Subject.(Intercept)"      "cov_Subject.Days.(Intercept)"
## [5] "cov_Subject.Days"             "residual"

Answer 2

我不太確定“方差分量的標准誤差”是什么意思。 我最好的猜測（根據您的代碼）是您想要隨機效應的標准誤差。 您可以使用包 arm 獲得此信息：

library(arm)
se.ranef(model)
#$Subject
#    (Intercept)
#308    9.475668
#309    9.475668
#310    9.475668
#330    9.475668
#331    9.475668
#332    9.475668
#333    9.475668
#334    9.475668
#335    9.475668
#337    9.475668
#349    9.475668
#350    9.475668
#351    9.475668
#352    9.475668
#369    9.475668
#370    9.475668
#371    9.475668
#372    9.475668

Answer 3

mn2=lmer(pun~ pre + (pre|pro), REML = TRUE, data = pro)
summary(mn2)
coe2=coef(mn2)
coe2

# Matriz de varianza-covarianza (covarianza)
as.data.frame(VarCorr(mn2))

# Extraer coeficientes fijos
fixef(mn2)

# Extraer desvios de a - alfa y b - beta
re=as.data.frame(ranef(mn2))