교차 수준 임의 기울기 모델에 대한 개별 기울기
내 질문은이 게시물과 관련이 있습니다. 혼합 효과 모델 (lme4)에서 사례에 대한 기울기 추출
Sven Hohenstein의 훌륭한 설명과 함께. 내 질문은 : 추가 2 단계 예측 변수가있는 경우 개별 계수를 어떻게 추출 / 해석합니까? 교차 수준 상호 작용이있는 내 임의의 기울기 모델 :
Scaled residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-5.3837 -0.4603 -0.0878 0.3895 5.1209
Random effects:
Groups Name Variance Std.Dev. Corr
CODE (Intercept) 0.28950 0.5381
MZP.log 0.04025 0.2006 -0.38
Residual 0.09409 0.3067
Number of obs: 13866, groups: CODE, 3917
Fixed effects:
Estimate Std. Error df t value Pr(>|t|)
(Intercept) 9.925e-01 9.822e-03 3.936e+03 101.055 < 2e-16 ***
MZP.log -1.771e-01 5.634e-03 4.615e+03 -31.432 < 2e-16 ***
ABS002P1.cgm 5.658e-03 5.767e-04 3.884e+03 9.811 < 2e-16 ***
MZP.log:ABS002P1.cgm 1.192e-03 3.235e-04 3.709e+03 3.686 0.000231 ***
Correlation of Fixed Effects:
(Intr) MZP.lg ABS002
MZP.log -0.510
ABS002P1.cg -0.009 0.041
MZP.:ABS002 0.045 -0.223 -0.502
coef (RS.L2) $ CODE를 사용하여 개별 coef를 얻습니다.
(Intercept) MZP.log ABS002P1.cgm MZP.log:ABS002P1.cgm
==AM0MDMx0CM4ETM0ITZmV2a 1.4243088 -0.1719496549 0.00565832 0.001192448
==AM0UDMx0SO5cDM4EDajVma 1.9458975 -0.0529674147 0.00565832 0.001192448
==AM1cDMx0SN1ATM1ITdnlGZ 0.8161014 -0.1141229315 0.00565832 0.001192448
==AM1ITM0AzV 0.4187989 -0.0886104357 0.00565832 0.001192448
==AM2ADMx0iN5kDMxEjcmVGa 1.1081334 -0.2264506549 0.00565832 0.001192448
==AM2gDMzAjR 0.8997179 -0.2053793890 0.00565832 0.001192448
==AM2IDM0AjQ 0.6851151 -0.2432147380 0.00565832 0.001192448
==AM2kDMwMDajxWZ 0.9268792 -0.0418086190 0.00565832 0.001192448
==AM2UDM3ATYtVGb 0.8382071 -0.1377587548 0.00565832 0.001192448
...
내가 이해하지 못하는 것 : 처음 두 열 (Intercept 및 MZP.Log)은 고정 효과와 무작위 효과의 조합입니까? 그렇다고 생각하지만 최종 방정식의 어떤 부분에
Yti = Beta00 + Beta10 * MZP.Log-ti + Beta01 * ABS002P1.cgm-i + Beta11 * MZP.Log-ti * ABS002P1.cgm-i + r1-i * MZP.Log-ti + r0-i + e- ti
그들이 언급합니까? (Intercept) = Beta00 + r0-i 및 MZP.Log = Beta10 + r1-i? 내 목표는 특정 사람 (CODE)에 대한 개별 방정식을 설명하는 것입니다.
도움을 주셔서 감사합니다!
답변
여기서 누락 된 것은의 출력입니다 ranef(RS.L2).
이것은 CODE절편에 대한 각 수준에 대한 개별 무작위 효과 인 숫자 열 2 개를 제공해야합니다.MZP.log
예를 들어, CODE( ==AM0MDMx0CM4ETM0ITZmV2a) 의 첫 번째 수준에 대해 절편에 대한 랜덤 효과는 다음과 같아야합니다.1.4243088 - 9.925e-01 = 0.4318088
즉, 특정 수준에 대한 개별 절편 CODE은 전역 절편에 해당 수준에 대한 임의 효과를 더한 것과 같습니다 CODE. 마찬가지로MZP.log