是否存在可以计算线性混合效应的部分残差的R函数？

fykwrbwg 于 2023-05-26 发布在其他

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我试图执行一个部分残差图评估我的线性混合效应的强度。
我试过使用termplot和effects包，它们可以计算线性回归（lm），但似乎不能解决线性混合效应（lmer）。
我使用mtcars作为示例代码：

lm.cars <- lm(mpg ~ wt + disp + drat + qsec, data=mtcars)
par(mfrow=c(2,2))
termplot(lm.cars, partial.resid=TRUE, col.res = "purple")

lmer.cars <- lmer(mpg ~ disp + drat + qsec + (1|cyl), data=mtcars)
par(mfrow=c(2,2))
termplot(lmer.cars, partial.resid=TRUE, col.res = "purple")

第二个termplot显示了这个错误。
match.arg（type）错误：'arg'应该是“link”，“response”之一另外：警告消息：在predict.merMod（model，type =“terms”，se.fit = se）中：忽略未使用的参数
是否有其他方法可以绘制线性混合效应（lmer）的部分残差图？

来源：https://stackoverflow.com/questions/76318727/is-there-an-r-function-that-could-compute-partial-residuals-on-linear-mixed-effe

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2o7dmzc51#

library(lme4)
library(effects)
data('mtcars')
lm.cars <- lm(mpg ~ wt + disp + drat + qsec, data = mtcars)
par(mfrow = c(2, 2))
termplot(lm.cars, partial.resid = TRUE, col.res = 'purple')

lmer.cars <- lme4::lmer(mpg ~ disp + drat + qsec + (1|cyl), data = mtcars)
plot(predictorEffects(lmer.cars, partial.residuals = TRUE),
     partial.residual = list(pch = 16, col = '#FF00FF80'),
     axes = list(x = list(rotate = 45)),
     rows = 1, cols = 3)

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