Я использую lme4 в R, чтобы соответствовать модели со смешанным эффектом.Мои данные указываются с шагом в месяц.Меня не интересуют отдельные месяцы, но я знаю, что определенные месяцы, как ожидается, будут отличаться от других месяцев, поэтому я включаю случайный перехват на месяц.Тем не менее, один из моих источников данных сообщает среднегодовое значение.Вместо того, чтобы группировать ВСЕ мои данные в среднегодовые значения перед анализом, я хотел бы просто указать, что одна точка данных (то есть среднегодовая величина) имеет случайное значение эффекта 0. Это легко сделать при прогнозировании значения ответа на основена среднее значение случайного эффекта, установив re.form=NA или allow.new.levels=T (с новым уровнем просто NA) в вызове predict.mermod.Но могу ли я вписать оригинальную модель в аналогичный вопрос?
Пример:
library(lme4)
data("CO2")
# fit a normal mixed-effects model
fit1 <- lmer(formula = uptake ~ Treatment + conc + Type + (1|Plant),
data = CO2)
# change the random effect value for a single observation
# (assume that the 50th observation is, by definition, an "average" plant)
altered_data <- CO2
altered_data[50,'Plant'] <- NA
# how would I fit the same model to the altered data???
fit2 <- lmer(formula = uptake ~ Treatment + conc + Type + (1|Plant),
data = altered_data,
na.action = ?????????)