Considere la posibilidad de un lineal intercepto aleatorio modelo:
\begin{align} y_{ij} &= A_{i} + \varepsilon_{ij} \\ A_{i} &\sim N(0,\tau^2) \\ \varepsilon_{ij} &\sim N(0,\sigma^2) \end{align}
donde, $A_i$ $\varepsilon_{ij}$ son iid e independientes el uno del otro. Yo encajaría esta en R con algo como lmer(y ~ (1|id)), donde id es el índice del grupo ($i$ en la frase anterior). ¿Cuáles son los valores ajustados puedo obtener llamando fitted() sobre el objeto devuelto por lmer?
He oído que se dijo (tal vez el orador estaba hablando vagamente) que haciendo un efecto aleatorio en lugar de fijo no afecta a la estimación de punto, sólo su varianza. Bueno, si he usado un fijo de intercepción de arriba, yo esperaría OLS para dar el grupo de medios como el conjunto de valores, que no es lo que me sale cuando ejecuto fitted sobre el modelo de efectos aleatorios. También el comentario que he citado, no parece muy justo, porque en el caso de efectos fijos que sería adecuado un plazo para cada grupo, mientras que en el de efectos aleatorios caso de que usted sólo tiene 1 df, a la derecha, la varianza del efecto de grupo? Es ese derecho? ¿El efecto aleatorio de probabilidad de la ecuación de integrar a cabo la intersección de los valores de tan sólo el efecto de grupo de la varianza debe ser estimado? Si mi interpretación es correcta, y la intersección de los términos nunca se estima que, ¿cómo interpretar los valores ajustados en un modelo de efectos aleatorios?
