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以数据帧+r+lme的形式访问intervals.lme的结果

nlme confidence-interval mixed-models lme4 r

John Conor · 技术社区 · 1 年前

我使用线性混合效应模型来确定两个变量随时间的关系,模型-

data(mtcars)

# linear mixed effects model
mlme <- lme(mpg ~ wt, random = ~ 1|cyl, data = mtcars)

然后我使用-

conf <- intervals(mlme, level = 0.95, which = 'fixed')
conf

返回结果-

Approximate 95% confidence intervals

 Fixed effects:
               lower      est.    upper
(Intercept) 7.431921 18.416639 29.40136
DairyTotal  2.001397  6.716849 11.43230

我想访问下限和上限的值,这样我就可以将它们用作变量,但找不到这样做的方法。例如,如果你想访问系数,你可以使用 coef(summary(mlme)) 并将其转换为数据帧。

我尝试使用将结果转换为数据帧 data.frame(coef) 但是得到错误:

> data.frame(conf)
Error in as.data.frame.default(x[[i]], optional = TRUE, stringsAsFactors = stringsAsFactors) : 
  cannot coerce class â"intervals.lme"â to a data.frame

有人能推荐一种方法来访问以这种格式返回的变量吗?

1 回复 | 直到 1 年前

Ben Bolker 1 年前

另一种可能性是使用 broom.mixed::tidy() .以@TarJae为例:

broom.mixed::tidy(mlme, conf.int = TRUE, effects = "fixed") |> 
     dplyr::select(term, estimate, conf.low, conf.high)

# A tibble: 2 Ã 4
  term        estimate conf.low conf.high
  <chr>          <dbl>    <dbl>     <dbl>
1 (Intercept)    31.5     25.7      37.3 
2 wt             -3.52    -4.99     -2.04

TarJae 1 年前

以下是mtcars数据集的一个例子,我们可以如何访问下和上ci作为变量:

library(nlme)

data(mtcars)

# linear mixed effects model
mlme <- lme(mpg ~ wt, random = ~ 1|cyl, data = mtcars)

# Confidence intervals
conf <- intervals(mlme, level = 0.95, which = 'fixed')

# Lower and upper confidence intervals as variables
lower <- conf$fixed["(Intercept)", "lower"]
upper <- conf$fixed["(Intercept)", "upper"]

[1] 25.7204
[1] 37.32919

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