Para arrancar en un modelo lineal de efectos mixtos se iba a hacer el muestreo con reemplazo de una manera que mantiene la estructura del modelo. De modo que tus datos se divide en grupos y usted no desea mezclar los datos de un grupo en los datos de otro. Para cualquier grupo en particular que decir tiene m observaciones a continuación, habría que muestra m veces con la sustitución de los m observaciones. Este proceso se repite con todos los otros grupos (pero el valor de m puede cambiar). Una vez que hayas hecho esto, usted tiene un bootstrap de la muestra. Usted ajustar el modelo a este bootstrap de la muestra y, a continuación, repita el arranque seguido de ajuste del modelo muchas veces. Esto le dará una colección de las estimaciones de los parámetros del modelo (un histograma para cada uno si se quiere). En cualquier momento usted tiene un bootstrap histograma de las estimaciones se pueden construir intervalos de confianza bootstrap a partir de esta colección de estimaciones. La más sencilla es la Efron del percentil método que toma el percentil 2,5 y el percentil 97,5 de estos ordenó bootstrap estimar el extremo de un 95% de intervalo de confianza. Para más detalles sobre esto se puede leer Efron y Tibshirani Una Introducción a Bootstrap (1993) Chapman y Hall, mi libro de Bootstrap Métodos 2ª ed (2007) Wiley o el artículo de Efron y Tibshirani en Estadística de la Ciencia (1986).
Ahora en la ausencia de datos, es posible que desee obtener una comprensión de cómo funciona el modelo. a continuación, puede ver la simulación de los datos y ver los resultados en forma similar a lo que he descrito para el bootstrap. La diferencia es que en lugar de muestreo, a partir de la distribución empírica de los datos, se tiene que especificar una distribución o distribuciones cada vez que usted realice el muestreo.
