r - 標準誤差線の交差

Question

現在、次の構造を持つ r のデータセットに対して lmer() を実行しています。

avgcobint=lmer(scale.logcptplus1 ~ scale.logdepth + scale.avgcobb + scale.logdepth:scale.avgcobb + (1|location) + (1|Fyear), data=cpt, REML=TRUE)

固定効果に関する次の要約を受け取ります。

Fixed effects:
                             Estimate Std. Error t value
(Intercept)                  -0.04868    0.15425  -0.316
scale.logdepth               -0.32668    0.06168  -5.297
scale.avgcobb                 0.11014    0.10478   1.051
scale.logdepth:scale.avgcobb  0.11689    0.06086   1.921

次に、深さの中央値 (14) のこの方程式を使用して、対数変数とスケーリングされた変数から実際の値の推定値を予測します...これは、下のグラフの正しい実際の値の線です。

resultmeddepth14= -0.04868 + exp((-0.32668) * ((depth_median-mean(cpt$logdepth))/sd(cpt$logdepth))) + (0.11014 * ((cobb_range - mean(cpt$avgsummercobbleareakm))/sd(cpt$avgsummercobbleareakm))) + (0.11689 *(exp(((depth_median-mean(cpt$logdepth))/sd(cpt$logdepth))))*((cobb_range - mean(cpt$avgsummercobbleareakm))/sd(cpt$avgsummercobbleareakm)))

lmer 実質値の推定値

しかし、これらの式を使用して +/- 1 つの標準誤差行を追加すると、次のようになります。

マイナス SE

resultmeddepthminus= (-0.04868-0.15425) + exp((-0.32668-0.06168) * ((depth_median-mean(cpt$logdepth))/sd(cpt$logdepth))) + ((0.11014-0.10478) * ((cobb_range - mean(cpt$avgsummercobbleareakm))/sd(cpt$avgsummercobbleareakm))) + ((0.11689-0.06086) *(exp(((depth_median-mean(cpt$logdepth))/sd(cpt$logdepth))))*((cobb_range - mean(cpt$avgsummercobbleareakm))/sd(cpt$avgsummercobbleareakm)))

プラス SE

resultmeddepthplus= (-0.04868+0.15425) + exp((-0.32668+0.06168) * ((depth_median-mean(cpt$logdepth))/sd(cpt$logdepth))) + ((0.11014+0.10478) * ((cobb_range - mean(cpt$avgsummercobbleareakm))/sd(cpt$avgsummercobbleareakm))) + ((0.11689+0.06086) *(exp(((depth_median-mean(cpt$logdepth))/sd(cpt$logdepth))))*((cobb_range - mean(cpt$avgsummercobbleareakm))/sd(cpt$avgsummercobbleareakm)))

私はこのグラフを持っています: lmer 実際の見積もり +/- 1 SE

すべての線の交点は x 値 0.068341709 にあります。

SE ラインが交差するのはなぜですか? ここで何が起こっているのか、どうすれば修正できますか?