LMEM输出的固定效果和简单回归输出的合并效果之间有区别吗？

问题描述

我一直在阅读混合模型，而我目前的理解是混合模型由于包含随机效应而被混合。随机效应是通过聚类特定效应与集合总体效应之间的部分合并来计算的。

我想自己计算部分合并，并注意到混合模型中的固定效果系数（截距和斜率）不同于合并数据中整体线性模型中的固定系数。有谁知道为什么他们会与众不同？是因为在混合模型中包含了截距/斜率相关性？

以下是我的LMEM输出和我的LM输出

# LMEM
Formula: Diverge ~ Type + (1 | Speaker) + (1 + Type | Triplet)
   Data: diverge_5speakers

     AIC      BIC   logLik deviance df.resid 
  -625.0   -603.8    319.5   -639.0      147 

Scaled residuals: 
    Min      1Q  Median      3Q     Max 
-3.3999 -0.4017  0.1663  0.6401  1.9948 

Random effects:
 Groups   Name        Variance  Std.Dev. Corr 
 Triplet  (Intercept) 0.0001228 0.011082      
          Typev       0.0001022 0.010111 -0.89
 Speaker  (Intercept) 0.0000991 0.009955      
 Residual             0.0008284 0.028782      
Number of obs: 154,groups:  Triplet,10; Speaker,5

Fixed effects:
             Estimate Std. Error t value
(Intercept)  0.098952   0.006570  15.060
Typev       -0.005717   0.005706  -1.002

Correlation of Fixed Effects:
      (Intr)
Typev -0.558


# LM
lm(formula = Diverge ~ Type,data = diverge_5speakers)

Coefficients:
(Intercept)        Typev  
   0.098204    -0.005249 

解决方法

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