获取 R 中二项式 GLMM 预测的置信区间

问题描述

我一直在关注 Ben Bolker's vignette 以使用 predict.merMod 从 GLMM 预测中获得置信区间，使用模型矩阵手动推导 SE。到目前为止，这对泊松、负二项式和类似模型有效。但是，我现在正在使用二项式模型，其中响应指定为 cbind(successes,failures)。我对响应尺度上的预测感兴趣，但获得置信区间的方法失败了，因为预测输出采用成功概率的形式，而不是成功和失败变量的组合。

复制 Ben 在他的小插图中“预测和/或预测的置信度（或预测）区间”的“lme4”部分中给出的示例：

library(lme4)
library(ggplot2)
data("Orthodont",package="MEMSS")
fm1 <- lmer(
    formula = distance ~ age*Sex + (age|Subject),data = Orthodont
)
newdat <- expand.grid(
    age=c(8,10,12,14),Sex=c("Female","Male"),distance = 0
)
newdat$distance <- predict(fm1,newdat,type="response",re.form=NA)
mm <- model.matrix(terms(fm1),newdat)
## This is where I am stuck

我很抱歉没有提供相关的二项式示例数据集，但我的问题只是弄清楚如何将此代码调整为二项式模型，因此非常感谢对此的建议（可能使用虚拟对象名称）！论坛上有很多帖子专门讨论逻辑回归，但这无济于事，因为逻辑模型中的响应变量是单个变量。标记为“二项式”的少数帖子涉及二项式数据，而不是二项式混合模型的预测。

这是我在执行模型矩阵步骤（虚拟名称）时得到的错误：

cbind 中的错误（成功，失败）：未找到对象“成功”

还有其他方法可以做到这一点吗？

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

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