Я ищу предсказать «термины», особенно ns сплайны, из модели lmer. Я реплицировал проблему с помощью набора данных mtcars (технически плохой пример, но работает, чтобы получить смысл).R - Извлечь ns spline-объект из модели lmer и предсказать по новым данным
Вот что я пытаюсь сделать с линейной моделью:
data(mtcars)
mtcarsmodel <- lm(wt ~ ns(drat,2) + hp + as.factor(gear), data= mtcars)
summary(mtcarsmodel)
coef(mtcarsmodel)
test <- predict(mtcarsmodel, type = "terms")
Perfect. Тем не менее, для прогноза lmer нет эквивалентных «терминов» (unresolved issue here).
mtcarsmodellmer <- lmer(wt ~ ns(drat,2) + (hp|as.factor(gear)), data= mtcars)
summary(mtcarsmodellmer)
coef(mtcarsmodellmer)
ranef(mtcarsmodellmer)
Учитывая нет никакого эквивалента «предсказать, термины» функция, я собирался извлечь фиксированные и случайные коэффициенты выше и применять коэффициенты к данным mtcars, но не имеют ни малейшего представления о том, как извлечь нс сплайн объект от модели и «предсказывать» его к некоторым новым данным. То же самое относится к преобразованной переменной «poly», например. poly (drat, 2) - лишний раз, если вы тоже можете это получить.