使用lme4 :: lmer进行预测时，获取RCS的功能形式

问题描述

TL; DR在rcs模型中（如果可能）如何获得lmer术语的功能形式？

在这个简单的示例中，我尝试使用lmer并使用rcs包中的rms来预测数据范围之外的值。我的x值与结果具有非线性关系，在我的上下文中，预测最终时间点之后会发生什么很重要。众所周知，如果在线性模型中使用rcs并在范围之外进行预测，则predict函数会忘记结在模型中的位置。因此，使用predict中的值没有用。您可以使用Function()软件包中的Hmisc，该软件包将给出样条项和beta的功能形式，但仅适用于rms函数。当它处于lmer模型中时，如何获得rcs术语的功能形式（如果可能）？我也愿意接受其他样条函数，这些函数将完成与rcs相同的形式。 相关文章：R - Extract ns spline object from lmer model and predict on new data 示例：

set.seed(123)
x <- 1:100
y <- jitter((1:100)^3,10000)
z <- c(rep("a",33),rep("b",34),rep("c",33))

random <- sample(length(x))

z <- z[random]

aa <- data.frame(x,y,z)

mod1 <- lmer(y ~ rcs(x,3) + (1|z),data = aa)

pred1 <- predict(mod1,newdata = aa)
#predictions for the same data will be different here in pred1 and pred2
pred2 <- predict(mod1,newdata = data.frame(x = 1:200))
#an example of what the functional form of rcs looks like
mod2 <- ols(y ~ rcs(x,3),data = aa)

rcsfun <- Function(mod2)
#error
Function(mod1)

解决方法

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