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私は Web をサーフィンしましたが、これについて満足のいく答えが見つかりませんでした。

テスト データセットの観測ごとに lmer オブジェクトから予測間隔を生成するにはどうすればよいですか?

train_ind <- sample(seq(1:nrow(iris)), size = nrow(iris)/2, replace = F)
TRAIN <- iris[train_ind,]
TEST <- iris[-train_ind,]

m1 <- lmer(Sepal.Length ~ Sepal.Width + Petal.Length + (1|Species), data = TRAIN)

intervalpredict には引数がありません。simどうやらうまくいかないので、LMERに付属のmcmc関数を使用して分位点から描画する必要がありますか?

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merToolsこのプロセスを容易にする というパッケージをリリースしました。thetaの項をシミュレートするステップをスキップするため、完全な予測区間は得られませんがmerMod、モデルの固定効果係数、変量効果係数、および残差誤差の変動を説明する区間が生成されます。また、かなり速いです。

library(merTools)
preds <- predictInterval(m1, n.sims = 500, level = 0.9, stat = 'median')
head(preds)

返してほしい値を変更したり、yhat のすべてのシミュレートされた値を返したり、取得したい予測間隔の幅を調整したりするのはとても簡単です。

于 2015-08-13T14:29:04.913 に答える