r - 入れ子効果のある線形混合モデリングによって開発されたモデルを使用して値を予測する方法は?

Question

R で 5 つの変数を使用して開発されたモデルがあります。ネスト効果のあるモデルを開発するために、線形混合モデリング手法が選択されています。

モデル開発用の私の R コードは次のとおりです。

model1 <- lmer(Reduction.factor ~ (1|PAI:Open.wind) + 
     (1|PAI:Temp) + (1|PAI:Height)+ (1|PAI:Density)+ PAI  ,
    data = model)

4 つのパラメーターが PAI によってネストされます。

モデルがさまざまな条件でどのように予測するかを確認するために、データ フレームとして 5 つのパラメーターにさまざまな数値を作成しました (「ケース スタディ」と呼ばれます)。

次のようになります。

Temp    Height  Density PAI Open wind
20.000  0.041   0.033   1.960   30.000
20.000  0.082   0.061   1.960   30.000
20.000  0.122   0.059   1.960   30.000
20.000  0.163   0.061   1.960   30.000
20.000  0.204   0.043   1.960   30.000
20.000  0.245   0.048   1.960   30.000
20.000  0.286   0.052   1.960   30.000
40.000  0.082   0.061   1.960   40.000
40.000  0.122   0.059   1.960   40.000
40.000  0.163   0.061   1.960   40.000
40.000  0.204   0.043   1.960   40.000
40.000  0.245   0.048   1.960   40.000
40.000  0.286   0.052   1.960   40.000

これらの 5 つのパラメーターの値を使用して、「Reduction.factor」を予測したかったのです。

だから私p1 <- predict(model1,case study)は予測を見に入れました..しかし、(関数(x、n)のエラーのみ: newdataで検出された新しいレベル<-このメッセージが表示されました..

これらの値を 5 つのパラメーターに使用して 'Reduction.factor' を予測するにはどうすればよいですか? そして.. 信頼区間 (95%) が必要な場合は、'interval='confidence'' と入力する必要がありますか?

前もって感謝します。