来自lmer模型的预测值（？）

我有一个鸟类数量的数据框。我有参加者的身份证号码，他们计算的鸟的数量，他们计算的年份，他们的纬度和长度坐标以及他们的努力。我制作了这个模型：来自lmer模型的预测值（？）

model = lmer(count~year+lat+long+effort+(1|participant), data = df)

我现在希望模型绘制来自同一数据集的预测值。所以，这些数据是1997 - 2017年的，我希望模型能够给出我每年的预测值。我想绘制这些图，所以最终的图将在y轴上预测计数，并在x轴上显示年份（分类）。每年将有一个数据点w /一个置信区间。

我试图找出predict()，但我不太清楚如何使用它来得到我想要的。它似乎需要一个新的数据框，但我没有一个新的数据集来运行模型来预测未来的数量。根据summary(model)输出中的Beta值，我希望模型返回并处理之前已经输入的数据。

我发现这个线程，这似乎是基本上就是我希望做，但我不能让sjPlot依赖下载，sjlabelled抛出一个错误每次：How to plot predicted values with standard errors for lmer model results?

2017-09-14 Heliornis

标准错误将会很难，但请看'visreg'快速预测效果图，例如'visreg :: visreg（model，“year”）'。请注意，这会将连续的预测因子设置为它们的中值，并将变量因素归结为最常见的变量，以便获得“年份”的实际预测值。 –

@RemkoDuursma非常感谢。但是，当我这样做时，我会将数据点绘制为负值，但这并不合理，因为您无法计算负值。有什么建议？ – Heliornis

可能因为你正在绘制对比而不是预测，请尝试设置'type ='conditional''。 –

我发现我一直在寻找的包，这就是所谓的predictedmeans，有你把在模型中，你想为predictmeans(model, model term)预测模型项的函数。它完美的工作！

2017-09-15 22:14:29 Heliornis

你可以试试ggeffects-package，将用于即将推出的sjPlot - 更新以绘制预测值。

library(ggeffects) 
dat <- ggpredict(model, terms = "dat") 
plot(dat)

如果你缺少的依赖关系，尝试：

install.packages(
    c("sjlabelled", "sjmisc", "sjstats", "ggeffects", "sjPlot"), 
    dependencies = TRUE 
)

您甚至可以想安装ggeffects from GitHub，因为目前的开发版本有混合模型的一些修复和改进。

devtools::install_github("strengejacke/ggeffects")

2017-09-14 19:18:41 Daniel

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