coef.merModパッケージのメソッドの標準誤差を取得する方法はありlme4ますか、または係数の SE を計算するのはナンセンスですか?
例：
library(lme4)
fit <- lmer(Reaction ~ Days + (Days | Subject), sleepstudy)
coef(fit)
$Subject
(Intercept) Days
308 253.6637 19.6662579
309 211.0065 1.8475828
310 212.4449 5.0184061
330 275.0956 5.6529547
331 273.6653 7.3973914
332 260.4446 10.1951153
333 268.2455 10.2436615
334 244.1725 11.5418620
335 251.0714 -0.2848731
337 286.2955 19.0955699
349 226.1950 11.6407002
350 238.3351 17.0814910
351 255.9829 7.4520288
352 272.2687 14.0032993
369 254.6806 11.3395026
370 225.7922 15.2897506
371 252.2121 9.4791309
372 263.7196 11.7513157
は、各グループ化因子の各レベルの各説明変数の+coef.merModの合計です。raneffixef
このパッケージを使用すると、 と を使用して固定効果とarmランダム効果の標準誤差を取得できます(ただし、これは最初の 2 つの出力を連結したものにすぎません)。se.fixefse.ranefse.coef
私の質問は: 係数の SE は単純に coef(ranef) + coef(fixef) ですか? それとも、ランダム係数と固定係数の合計には実際の標準誤差がありませんか?