Parcela generalizado de efectos mixtos con el modelo binomial errores

Question

Representación gráfica de un glm modelo binomial es razonablemente simple con el predecir la función. Estoy teniendo problemas para crear una trama para un glmer modelo; predecir no funciona:

id    <- factor(rep(1:20, 3))
age   <- rep(sample(20:50, 20, replace=T), 3)
age   <- age + c(rep(0, 20), rep(3, 20), rep(6, 20))
score <- rbinom(60, 15, 1-age/max(age))
dfx   <- data.frame(id, age, score)

library(lme4)
glmerb  <- glmer(cbind(score, 15-score) ~ age + (1|id), dfx, family=binomial)
ndf     <- expand.grid(age=10:60) #for extensibility, usually also have factors
ndf$fit <- predict(glmerb, ndf, type="response")
*Error in UseMethod("predict") : no applicable method for 'predict' applied to an object of class "mer"*

1. ¿Cómo puedo producir la deseada trama?
2. Mientras estoy en ello, ¿qué otras parcelas sería útil para este tipo de modelo, ya sea para diagnóstico, presentación o glam?

Answer 1

Para trazar las curvas de efectos fijos, me suelen utilizar un código como este:

model.coefs <- fixef(model)
curve( invlogit( cbind(1, x) %*% model.coefs ), add=TRUE )

Tenga en cuenta que invlogit está en el brazo paquete.

Answer 2

Echa un vistazo a la ez paquete, particularmente en ezPredict.

ps. si a usted le gusta usar 'to_predict' parámetro, usted necesitará el dev versión, consulte las instrucciones de aquí: https://github.com/mike-lawrence/ez

Answer 3

El problema es que el mer clase R, y el lmer etc comandos en lme4 todos los productos mer objetos, y estos no son compatibles con algunos "normal" comandos de R.

Usted puede obtener los ajusta a cabo mediante el uso de fitted , pero la modificación de su código

ndf$fit <- fitted(glmerb, ndf, type="response")

me dio el error

Error in `$<-.data.frame`(`*tmp*`, "fit", value = c(0.213527879025905,  : 
replacement has 60 rows, data has 51

Pero esto funcionó:

> fit <- fitted(glmerb, ndf, type="response")
> str(fit)
num [1:60] 0.214 0.282 0.335 0.154 0.335 ...

Es que lo que fueron después?