具有预定义参数的混合效应模型的模拟数据

关于模型定义的一些问题:

• nObs*nSubject )丢掉了大部分关于主体层面效果的价值观。
• 不确定这里的“方差比”。根据定义 theta 参数(随机效应的标准差)按剩余标准差进行标度( sigma ),例如,如果 sigma=2 theta=2 ,则剩余std dev为2,受试者间std dev为4

nSubjects <- 50
nObs <- 7
## means of a,b are 0 without loss of generality
sdvec <- c(a=1,b=1)
rho <- 0.5  ## correlation
betavec <- c(intercept=0,a=1,b=2)
beta_sc <- betavec[-1]*sdvec  ## scale parameter values by sd
theta <- 0.4  ## = 20/50
sigma <- 1

设置数据帧:

library(lme4)      
set.seed(101)
## generate a, b variables
mm <- MASS::mvrnorm(nSubjects*nObs,
          mu=c(0,0),
          Sigma=matrix(c(1,rho,rho,1),2,2)*outer(sdvec,sdvec))
subj <- factor(rep(seq(nSubjects),each=nObs))  ## or ?gl
## sample every nObs'th value of a
avec <- mm[seq(1,nObs*nSubjects,by=nObs),"a"]
avec <- rep(avec,each=nObs)  ## replicate
bvec <- mm[,"b"]
dd <- data.frame(a=avec,b=bvec,Subject=subj)

模拟:

dd$y <- simulate(~a+b+(1|Subject),
               newdata=dd,
               newparams=list(beta=beta_sc,theta=theta,sigma=1),
               family=gaussian)[[1]]