У меня есть линейная смешанная модель, которая описывает связь между непрерывным исходом и взаимодействием между бинарной переменной группировки (субъекты 1 из 2 генотипов) и временной переменной (5 дней подряд).Каждый субъект повторил измерения в течение дня.У меня 47 предметов.
Некоторые смоделированные данные:
Genotype <- as.factor(append(rep("X", 230), rep("Y", 240)))
Day <- as.factor(rep(c(1:5), 94))
Subject <- as.factor(rep(c(1:47), times=1, each=10))
jitter <- rep(jitter(0.01*c(1:47)), times=1, each=10)
Outcome <- append(rnorm(230, mean=80, sd=16), rnorm(240, mean=85, sd=18)) + jitter
Data <- data.frame(Genotype, Day, Subject, Outcome)
Модель закодирована как:
Lmer <- lmer(Outcome ~ Genotype*Day + (1|Subject),
data = Data)
Я хочу выполнить начальную загрузку.Если я вычисляю результаты начальной загрузки для определенного генотипа в первый день, я использую этот код:
new_dat <- subset(Lmer, Genotype=="X" & Day=="1")
b <- bootMer(Lmer, nsim=200,
FUN=function(x)predict(x, newdata=new_dat, re.form=NA))
b$t теперь дает мне матрицу из 46 столбцов (= N-1) с каждыми 200 идентичными наблюдениями.
Моя цель состоит в том, чтобы начать загрузку на предметном уровне. Должен ли я тогда иметь только 200 значений начальной загрузки (то есть не 46 * 200 значений)?Я пропускаю что-то в своем коде?