Я нашел этот ответ Бена Болкера на сообщение, и это действительно полезно (Как построить график случайного пересечения и наклона в смешанной модели с несколькими предикторами?). Однако, если моя модель выглядит примерно так: /n mod <- lmer(resp ~ pred1 + pred2 + factor(pred3) + (1|RF1),data=d), и я также хочу построить график влияния фактора на ответ, сохраняя два других постоянными, как мне вместо этого создать кадр данных nd? Кроме того, как мне построить случайные наклоны? Заранее большое спасибо!
РЕДАКТИРОВАТЬ: Бен, большое спасибо за ответ, и я извиняюсь, конечно, имеет смысл привести воспроизводимый пример. Итак, первый вопрос: как я могу построить график влияния предиктора, сохраняя другие постоянными (как описано в вашем ответе на связанный выше вопрос), если в моей модели есть факторная переменная?
Вот мой пример данных: https://www.dropbox.com/s/ytlocw868fsnpu7/realdatasample.csv?dl=0, просьба обращаться конфиденциально :).
Таким образом, модель будет:
moddata <- lmer(meanQUALNEW ~ meanDBH + meanCRRATIO + richn_tar + (1|region),data=realdatasample)
Насколько я понимаю, пример, приведенный в приведенной выше ссылке, касается построения графика для одного предиктора при сохранении постоянного значения другого, а затем наоборот и с учетом случайного эффекта. Но как мне расширить этот код, чтобы он учитывал три переменные, особенно если это фактор? Второй вопрос: как я могу визуализировать случайные наклоны в такой модели?
moddata1 <- lmer(meanQUALNEW ~ meanDBH + meanCRRATIO + richn_tar + (richn_tar-1|region),data=realdatasample)
Насколько я понимаю, пакеты visreg и effects предоставляют способы визуализации фиксированной части таких моделей общепринятым способом (изменение одного предиктора при неизменности других). Но они не работают (насколько мне известно) для хорошей визуализации компонентов дисперсии случайных эффектов. Я понимаю, что, вероятно, есть много информации об этом, но мне очень нравится четкий пример кода, приведенный выше, и я хотел бы понять, как делать эти вещи «вручную». Большое спасибо за любую помощь!
