如何在R中引導混合效果模型

Question

我有這種格式的數據集（df）

index <- runif(n = 100,min = 0, max = 1)
type1 <- rep("low", 50)
type2 <- rep("high", 50)
type <- c(type1,type2)

level1 <- rep("single", 25)
level2 <- rep("multiple", 25)
level3 <- rep("single", 25)
level4 <- rep("multiple", 25)
level <- c(level1,level2,level3,level4)

block <- rep(1:5, 10)
set <- rep(1:5, 10)

df <- data.frame("index" = index,"type" = type, "level" = level, "block" = block, "set" = set)
df$block <- as.factor(df$block)
df$set <- as.factor(df$set)

我想創建一個看起來像這樣的模型

model <- lmer(index ~ type * level + (1|block) + (1|set), data = df)

但是，在我的原始數據中，擬合是不好的，因為數據綁定在0和1之間。我想引導這個混合效果模型。 關於如何實現這種模型的啟動捆綁的任何想法？ 我想將這個完整的模型與子模型進行比較，例如。 沒有互動，或單獨使用level或type 。 我還希望最終模型的置信區間

Answer 1

confint()函數有一個merMod對象的方法。 以下應該有效：

confint(model, method = "boot", nsim = 1000)

並且有多個CPU：

confint(model, method = "boot", nsim = 1000,
        parallel = "multicore", ncpus = 8)