У меня есть набор данных (df) в этом формате
index <- runif(n = 100,min = 0, max = 1)
type1 <- rep("low", 50)
type2 <- rep("high", 50)
type <- c(type1,type2)
level1 <- rep("single", 25)
level2 <- rep("multiple", 25)
level3 <- rep("single", 25)
level4 <- rep("multiple", 25)
level <- c(level1,level2,level3,level4)
block <- rep(1:5, 10)
set <- rep(1:5, 10)
df <- data.frame("index" = index,"type" = type, "level" = level, "block" = block, "set" = set)
df$block <- as.factor(df$block)
df$set <- as.factor(df$set)
Я хочу создать модель, похожую на эту
model <- lmer(index ~ type * level + (1|block) + (1|set), data = df)
Однако в моих исходных данныхподходит плохо, потому что данные ограничены между 0 и 1. Я хочу загрузить эту модель смешанных эффектов.Любая идея о том, как добиться загрузки для такой модели?Я хочу сравнить эту полную модель с подмоделями, например.без взаимодействия, или только с level
или type
.Я также хочу с доверительными интервалами для окончательной модели